基于社会化标签的协同过滤推荐模型及算法研究

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1、学校代码：10327学号：1120150562硕士学位论文基于社会化标签的协同过滤推荐模型及算法研究学院：管理科学与工程专业：管理科学与工程研究方向：管理信息系统姓名：王志慧指导教师：刘军完成日期：2018年4月答辩日期：2018年6月researchontheModelingandRelatedAlgorithmsofCollaborativeFilteringRecommendationbasedonsocialtaggingADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDeg

2、reeofMasterofManagementBYWangZhihuiSupervisedbyProfessorLiuJunSchoolofFinanceNanjingUniversityofFinanceandEconomicsJune2018学位论文独创性声明本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。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：日期：学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送

3、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、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：导师签名：日期：南京财经大学硕士学位论文摘要在互联网时代，社会化标签作为资源分类和索引的重要方式之一，开始被用来组织、管理和共享资源。社会化标签不仅能反映用户自身的兴趣偏好，又能体现资源本身的特征。为了能够实现个性化推荐技术效率的提高，学者开始将标签与推荐算法结合起来。而作为当前热门的推荐方法——协同过滤推荐算法，算法基础是目标用户对标注资源的评分，然而用户的评分矩阵下很多的数据都是稀疏的，少量的评分数据并不能很好将用户和资源的特点表

4、现出来。为了能够解决此问题，本文基于社会化标签系统提出一种改进的协同过滤推荐算法。基于现有的个性化标签系统理论基础，本文将标签系统与协同推荐系统有效的结合在一起。该算法以社会化标签系统为基础，从标签出发，将用户—标签—资源之间的三元关系图拆分为标签与用户、标签与资源的两个二维关系图，构建用户的兴趣模型，同时缩小并优化评分矩阵，最终生成了基于Top-N的推荐集。在公开数据集MovieLens上，与传统的基于内容的协同过滤推荐算法进行对比，能够解决传统推荐方法中存在的兴趣模型单一问题，提高了推荐准确度。本文主要完成了如下的工作：（1）提出基于标签系统的协同过滤资源推荐模型。基于标签系统的内

5、在结构，将标签集与用户集、资源集很好地结合起来，实现了标签系统与基于用户和基于项目（即资源）的协同过滤推荐算法有效结合。（2）对传统的基于内容的协同过滤推荐算法进行分析与讨论，介绍了协同过滤推荐算法的关键技术及模型构建方法，并对其存在的评分矩阵稀疏性、兴趣模型单一等问题进行深入探究，对评分矩阵部分的算法进行了优化。（3）介绍MovieLens公开数据集并进行实验，基于MAE、HR/ARHR指标，对传统的两个算法与改进后的两个算法进行评估。关键词：社会化标签；协同过滤；标签系统I南京财经大学硕士学位论文ABSTRACTIntheInternetera,sociallabelsarebeg

6、untobeusedasoneofthemostimportantwaystoorganize,manageandshareresourceswhichclassifiedandindexedresources.Sociallabelsnotonlycanexpressthecharacteristicsoftheresourcesthemselves,butalsoreflecttheinterestpreferenceofusers.Inordertoimprovetheefficiencyofpersonalizedrecommendationeffectively,schola

7、rshavebeguntocombinethemtogether.Collaborativefilteringrecommendationalgorithmmainlydependsonusers'ratingdataofresources.Butusuallytheuser'sscorematrixissparse,andbitsofratingdatacannotreflectthecharacteristicsofusersandreso