基于項目屬性與偏愛比較的協(xié)同過濾推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡信息過載已經(jīng)成為目前網(wǎng)絡用戶所面臨的一個嚴重問題，用戶在海量的產(chǎn)品信息中難以找到所需的商品，因此電子商務推薦系統(tǒng)應運而生。本文在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析的基礎上，對協(xié)同過濾推薦技術進行了研究。
　　首先，針對在用戶評分數(shù)據(jù)稀疏情況下，傳統(tǒng)推薦算法無法保證推薦質(zhì)量的問題，本文提出了一種基于項目屬性的用戶聚類協(xié)同過濾算法，將用戶評分映射到相應的項目屬性值上，通過對某些屬性共同感興趣的用戶進行聚類處

2、理，構建了不同項目評價用戶之間的相似性，實現(xiàn)了對不同愛好用戶群體的聚類分析。
　　其次，針對傳統(tǒng)基于項目評分的推薦系統(tǒng)無法找到合適的評分標準，并且對大量的評分中間集合數(shù)據(jù)挖掘不足，本文給出了項目的偏愛比較序列，設計了一種基于多序選擇域的協(xié)同過濾推薦算法，采用選擇域滑動匹配尋找項目關聯(lián)性的方法進行偏愛比較值計算，并通過用戶的特征矩陣對未評價項目進行預測評價。
　　最后，在上述研究的基礎上進行了仿真分析。實驗結果表明，基于項目屬