基于社交网络的协同过滤推荐算法研究

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1、命义爭ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ２０１６届硕±学位论文基于社交网络的愤同过滤推荐算法妍究作者姓名郭兰杰指导教师梁吉业教授学科专业计算机软件与理论研究方向推荐系统培养单位计算机与信息技术学院．学习年限２０１３年９月至２０１６年６月達占占一喔Ｗ，，１１Ｎ六月ｆｉｉｗｒｉ叫ＬＪ山西大学２０１６届硕±学位论文基于巧交网络的协同过滤推荐算法研究作者姓名郭兰杰指导教师梁吉业教授学科专业计算机软件与理论研究方向推荐系统培养单位计算机与信息技术学院学习年限２０１３年９月至２０１６年

2、６月二〇—六年六月Ｔ＊ｈｅｓｉｓ化ｒＭａｓｔｅｒｓｄｅｒｅｅＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔ２０１６ｇ，ｙ，ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｇＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｇＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＧｕｏＬａｎｉｅｊＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏｆ．ＬｉａｎｇＪｉｅｙＭａｏｒＣｏｍｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎｄＴｈｅｏｒｊｐｙＳｐｅｃｉａｌｔｙＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＤｅｐａｒｔｍｅｎｔＳｃｈｏ

3、ｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＤｕｒａｔｉｏｎＳ巧．２０１．２０１３Ｊｕｎ６Ｊｕｎｅ２０化，目录中文摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一第胃绪论１１１．１研究背景１２．２研究目的与意义１．３国内外研充现状２１．４论文组织结构４第二章推荐系统综述５２５．１推荐系统概述２６．２推荐系统层次结构２．３推荐算法分类７２．３．１基于内容的推荐算法７２８．３．２协同过滤推荐算法２１１．３．３混合推荐算法２１１．３．

4、４社会化推荐算法２．４本章小结１３第Ｈ巧基于社交网络缺失值填充的协同过滤推荐？法１５３巧．１两阶段缺失值填充策略３化．２基于用户社交关系的缺失值预测算法３．２．１熟悉度化３．２．２填充缺失值１７３１７．３基于缺失值填充的协同过滤推荐算法３化．４实验及分析３乂１数据集１８３．４．２评价指标１９３．４．３实验对比及结果分析２０３２２．５本章小结第四章基于社交网络物品组发现的协同过巧推荐？法２３４．１生成基于用户社区的物品姐２３４．２构建物品隶属度矩阵巧４２６．３计算物品间相似度４２

5、７．４基于物品隶属度矩阵的协同过滤推荐算法４．４．１算法描述２７４．４．２时间复杂度分析２８４．５实验及分析２８４２８．５．１不同训练集比例下隐式社交关系填充阀值对算法的影响４２９．５．２社区数量对算法的影响４．５．３相似度指标对结果的影响３０４５４．．算法时间对比３０４．５．５与其它推荐算法的结果比较３１４．６本章小结３１ＩＩ五章总结与３３５．１总结３３５３３．２展望参考文巧３５、３９攻读学位期Ｉ司取得Ｗ硏究成果４１个人巧况及联系方式４３承诺书４５Ｂ学位论文使用援权说月

6、４７ＣｏｎｔｅｎｔｓＣｈｉｎｅｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１Ｂａｃｋｒｏｕｎｄ１ｇ１．２Ｒｅｓｅａｒｃｈｕｒｏｓｅａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ２ｐｐ１．３Ｒｅｓｅａｒｃｈｔｈｅｓｔａｔｕｓｂｏｔｈａｂｒｏａｄａｎｄｈｏｍｅ２１ｔ．４Ｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｉｏ打ｏｆｔｈｉｓＴｈｅｓｉｓ４Ｃｈａｔｅｒｓｕｒｖｅｏｆｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｏｎｓｓｔｅｐ２Ｔｈｅｙｔｉｙｍ５２．１民ｅｃｏｍｍｅ打ｄａｔｉｏ打ｓｙｓ

7、ｔｅｍｏｖｅｒｖｉｅｗ５２．２Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｂｍａｒｃｈｈｅｃｔｕｒｅ６２．３Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ７２－．３．１Ｇｏ打ｔｅ打ｔｂａｓｅｄｒｅｃｏｍｍｅ打ｄａｔｉｏ打ａｌｇｏｒｉｔｈｍ７２．３．２Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｈｅｒｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏ打ａｌｏｒｉｔｈｍ８ｇ２．３．３Ｈｙｂｒｉｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ１１２．３．４Ｓｏｃｉａｌｒｅｃｏｍｍ