文档介绍：学校代码: 102 55
学号:2 100 8 10
中图法分类号:
基于信任的协同过滤推荐算法在电
子商务推荐系统的应用研究
R esearch on T ru st-B ased C ollab orative F iltering
A lgorith m of R ecom m en dation System for
E -C o m m e rc e
学科专业: 管理科学与工程
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指导教师: 王扶东
答辩日期:
̟东华大学学位论文原创性声明̟
东华大学学位论文原创性声明
本人郑重声明:我恪守学术道德, 崇尚严谨学风。所呈交的
学位论文, 是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的
成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其
他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本
人亲自撰写,我对所写的内容负责, 并完全意识到本声明的法律
结果由本人承担。
学位论文作者签名:1免、\
日期: 年上月^ 日
东华大学学位论文版权使用授权书
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保密□,在—年解密后适用本版权书。
本学位论文属于
不保密s/
学位论文作者签名: 指导教师签名:士科
曰期:刻&年> 月4 曰曰期: 年 l 月乂日
摘要
摘要
随着互联网和电子商务的快速发展,信息过载已经成为目前互联网用户
所面临严峻的问题。电子商务产生的越来越多的产品信息也使得用户难以快
速地找到自己喜欢的产品。同时, 电子商务企业也面临着如何及时向用户提
供其感兴趣的产品,来提高销售量的问题。电子商务推荐系统是解决这一问
题的有效手段。协同过滤推荐技术是电子商务推荐系统中应用最广泛、效果
最好的技术,但其面临着数据稀疏性、冷启动、扩展性等问题。
论文针对协同过滤算法中的数据稀疏性问题,将信任关系引入其中,提
出了基于信任的协同过滤推荐算法。信任可以更加准确的刻画用户之间的关
系,信任的传递性质可以将原本没有关联的用户相互关联起来,将用户间的
信任度作为相似度的一个有效的补充,可以缓解传统协同过滤推荐算法的数
据稀疏性问题和提高推荐系统的预测准确度。论文采用经典数据集, 并设计
了 3 个实验来验证该算法的有效性,实验结果表明该算法利用信任的传递性
质,并将相似度与信任度结合进行推荐, 能够缓解评分数据的稀疏性问题,
该算法比传统的协同过滤推荐算法在预测准确度上有明显的提高。最后,论
文将此算法应用到一个网络书店的推荐系统的设计中实现图书的推荐功能。
关键词电子商务,推荐系统,协同过滤,信任,信任传递
A b stra ct
A b str a c t
W ith the rap id developm ent o f and e-co m m erce,inform ation
overloading es a serio us prob lem for the m erce user. M ore and m ore
product inform ation generated in m erce m akes it d ifficult for users to
qu ick ly find their favorite p rod ucts. A t the sam e tim e, m pan ies are
faced w ith the pro b lem th at how to provid e users w ith pro ducts in tim e to
im prove sales. R eco m m en datio n system is an effective w a y to so lve such
problem .C o llaborative F iltering is one of the best and w ide ly u sed tech no logies
in m endation system ,it is also facing d ata sp arsity, cold start, scalab ility