Slope One推荐算法的改进与应用研究

发布时间：2023-08-06 07:39

　　随着互联网发展,越来越多的人享受着推荐系统带来的便利,推荐系统帮助用户更加容易地获取感兴趣的内容。推荐算法在推荐系统中占有重要地位,本文研究的Slope One推荐算法是一种基于物品的协同过滤算法,被广泛应用于推荐系统中。旅游业正在蓬勃发展,智慧旅游成为新的热点,推荐算法加快智慧旅游发展。在应用中Slope One算法往往面临单一权重和稀疏性影响推荐质量的问题,针对Slope One算法遇到的挑战,本文提出对Slope One算法的优化策略,主要工作如下:(1)针对Slope One算法选取同时对两个物品都产生过评分的用户数量作为唯一评分权重,本文提出基于多权重的Slope One(Multi-Weight Slope One,MWSO)算法,对预测物品评分提供积极帮助。(2)针对稀疏性问题,本文提出基于辅助项的多权重Slope One(Multi-Weight Slope One with Auxiliary Item,AMWSO)算法。AMWSO算法在用户未评分的项目中选择与预测项目相似度最高的物品作为辅助项,并综合用户的评分和其他用户对辅助项的评分得到辅助项的评分,结合MWSO算...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 推荐算法的相关理论基础
    2.1 相似度度量
    2.2 Slope One推荐算法
        2.2.1 基于物品的协同过滤算法
        2.2.2 Slope One算法介绍
        2.2.3 Slope One算法遇到的问题
    2.3 算法性能评价指标
        2.3.1 预测评分的准确度
        2.3.2 预测物品的覆盖率
    2.4 本章小结
第三章 基于多权重和辅助项的Slope One算法
    3.1 基于多权重的Slope One算法
        3.1.1 MWSO算法基本思想
        3.1.2 MWSO算法详细设计
    3.2 基于辅助项的多权重Slope One算法
        3.2.1 AMWSO算法基本思想
        3.2.2 AMWSO算法详细设计
    3.3 改进算法性能验证
        3.3.1 实验数据集
        3.3.2 AMWSO算法的参数训练
        3.3.3 算法对比分析
    3.4 本章小结
第四章 改进时间效率的IAMWSO算法
    4.1 改进辅助项相似度计算
        4.1.1 辅助项相似度计算改进的基本思想
        4.1.2 多线程技术
        4.1.3 基于Redis的数据缓存
        4.1.4 辅助项相似度计算改进的详细设计
    4.2 参数训练
        4.2.1 参数训练过程
        4.2.2 参数训练详细描述
    4.3 IAMWSO算法详细设计
    4.4 IAMWSO算法性能验证
    4.5 本章小结
第五章 IAMWSO算法在旅游景点推荐的应用
    5.1 推荐算法对旅游推荐的意义
    5.2 景点数据收集和预处理
    5.3 实验设计
    5.4 实验结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间科研情况及获得的学术成果



本文编号：3839336