文档介绍：中文图书分类号：
密级：公开
UDC：004
学校代码：10005
硕士学位论文
MASTERAL DISSERTATION
论文题目：基于复杂网络的推荐算法的优化与研究
论文作者：张露羽萱
领域：软件工程
指导教师：石宇良
论文提交日期： 2018 年 5 月
UDC：004 学校代码：10005
中文图书分类号：学号：S201425010
密级：公开
北京工业大学工学硕士学位论文
题目：基于复杂网络的推荐算法的优化与研究
英文题目：Optimization and Research of Recommendation System
Based on Complex Network
论文作者：张露羽萱
领域：软件工程
研究方向：软件工程理论、技术与应用
申请学位：工学硕士学位
指导教师：石宇良
所在单位：信息学部
答辩日期： 2018 年 5 月
授予学位单位：北京工业大学
独创性声明
本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研
究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他
人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构
的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均
已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
签名：张露羽萱
日期：2018 年 5 月 31 日
关于论文使用授权的说明
本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权
保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部
分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
（保密的论文在解密后应遵守此规定）
签名：张露羽萱日期：2018 年 5 月 31 日
导师签名：石宇良日期：2018 年 5 月 31 日
摘要
摘要
如今，信息传播技术飞速发展，人们越来越热衷于通过各类社会媒体浏览信
息或是维系在线社会关系。而在这过程中，分众化传播所带来的信息爆炸，使得
受众无法准确捕获满足自身需求的服务。日常纷繁复杂的信息内容使得人们的关
注点受到极大干扰，搜索引擎已不能满足大部分使用者的需要。在这样的环境下
衍生了推荐系统。目前，推荐系统的发展逐步成熟。然而，由于个性化推送的准
确率不高，推荐效果不尽人意，因此推荐仍然是一个需要持续创新的领域。
推荐系统中的核心步骤即为推荐算法，其中，协同过滤算法操作简便，易于
理解。该算法主要是利用用户-项目评分矩阵，挖掘近邻用户偏好，据此预测目
标用户最可能喜欢的项目。但同时也存在稀疏矩阵、可扩展性低、推荐精度较低
等问题。结合上述推荐算法的基本思想及其所面临的挑战，本文在传统协同过滤
基础上进行了算法的研究和优化。文章将复杂网络理论引入到推荐算法中，提出
了基于复杂网络的协同过滤算法，从单一推荐到多种技术相融合，对不同类型的
问题做出了相应的改进，研究工作主要如下：
（1）针对用户间共同评分项目较少导致协同过滤算法受到数据稀疏的影响，
提出了基于链路预测的协