文档介绍：西南交通大学研究生学位论文基于用户聚类的协同过滤推荐系统研究业笪理型堂皇王猩篮鲑褪窒垒级值奎亟±堂焦国内图书分类号:/一谏唷蒈年级姓申请学位级别专指导老师二零一一年三月五日名国际图书分类号:/密级:公开
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⋯臌缈指导刻程少;衦学位论文作者签名:/罄学位论文版权使用授权书沁,、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书;槐C艽使用本授权书。朐谝陨戏娇蚰诖颉盎日期:浚
学位论文作者签名:伺圣西南交通大学曲南父逋大罕硕士学位论文主要工作毕声明日期:训,唬本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:本文将聚类技术与传统协同过滤技术进行结合使用,并对传统的协同过滤技术进行了改进,解决了协同过滤推荐中存在的“冷开始侍夂汀笆菹∈栊浴蔽侍狻6孕过滤的发展具有理论贡献。此外,本文所介绍的理论方法,可以实际应用于信息推荐、电影推荐、商品推荐等,为电子商务系统的发展做出一定贡献。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。.
要摘西南交通大学硕士研究生学位论文电子商务推荐系统现已成为很多企业进行广告宣传和商品销售的一个重要平台。然而,大量的商品信息充斥在网络之中,使得用户不能快速准确的搜索到其喜欢的商品。因此设计出更具个性化的电子商务推荐系统,以实现对用户更好的服务,就成为了很多企业研究的一个重要课题。目前,几乎所有著名的电子商务网站都在不同程度上采用了个性化的电子商务推荐系统,如易贝、淘宝网等。为了对用户进行快速而准确的推荐,研究人员已经提出了多种不同的推荐技术,如协同过滤推荐技术,贝叶斯网络技术,聚类技术,奇异值分解技术,关联挖掘技术等。其中,协同过滤推荐技术是在个性化的推荐系统中应用最广泛的,但随着其应用的深入,也暴露出了其中存在的一些问题,如“冷开始”问题、“数据稀疏性侍獾取本文也对协同过滤推荐技术进行研究,主要解决协同过滤推荐算法中存在的“冷开始侍狻ⅰ笆菹∈栊浴蔽侍狻1疚闹饕W隽艘韵卵芯抗ぷ鳎愿鲂曰萍鱿低车姆⒄估芳跋肿唇辛俗凼觯赋隽诵送萍鏊惴ㄖ存在的“冷开始汀笆菹∈栊浴绷酱笃烤蔽侍狻先壕劾嗨惴ㄒ氲叫送萍黾际醯难芯恐小攵孕怂惴ㄖ写嬖诘摹袄淇J问题,提出了一种改进的算法。新的算法除了考虑用户之间主观偏好的相似性之外,还考虑了用户之间客观特征的相似性。这使得系统能够对没有进行过主观评价的用户也能进行推荐。捎靡先壕劾嗨惴ǘ杂没Ы芯劾啵缓笤诰劾啻刂杏τ酶慕男送萍算法搜寻邻居用户、进行预测评分。通过聚类,降低了邻居用户的搜寻范围,减少了系统的计算量,提高了系统的推荐质量,在一定程度上缓解了“数据稀疏性挠跋臁荼疚乃岢龅睦砺鄯椒ǎ辛讼低衬D狻关键词推荐系统:协同过滤:蚁群聚类:冷开始:数掂稀疏性第
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目录西南交通大学硕士研究生学位论文第滦髀邸研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..电子商务推荐系统发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一第赂鲂曰萍黾际踝凼觥基于内容的推荐技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于关联规则的推荐技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯协同过滤推荐技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..懒⒆⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第戮劾嗉际踝凼觥聚类算法的概念及原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.几种重要的聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯蚁群聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯