改进型协同过滤推荐算法研究

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2、你义ｉ｜：、，独创性声明本人声明所呈的学位论文是本人在导师措导下进行的研究工作及取得的＾研究成果。据我所知，论，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，化不包含为获得安徽大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材巧一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己。与我在论文中作了明确的说明并表示谢意。￣学位论文体养签建Ｗ签字日期：年丹＞＾１日平学位论文版权使用授权书本学但论文作者完全了解安徽大学有关保留、使用学位论文的规定，

3、有权保留并向国家有关却口或机构送交论文的复印件和摄盘，允许论文被查阅和借．阅。本人授权安徵大学可Ｋ将学位论文的全部或部分巧容编入有关数据库进行检索Ｌ、汇编学位论文。，可义采用影印、缩印或扫描等复制手段保存（保密的学位论文在解密后适用本授权书）喜学位论文作者签名：兩：导师签葦砸叶缉）＾签字曰期：在年＾月乂曰签字曰期：年］月＞户曰安徽大学硕±学位论文摘要摘要电子商务的蓬勃发展改变了用户传统的购物模式，网上购物模式相比传统的购物模式更加快捷方便，但同时也面临着互联网信息

4、过载的问题，商品信息过载要求用户在海量的商品信息中寻找到自身感兴趣的商品，送就极大的降低了用户一的购物效率。因而，这也成为了当今电子商务中急需解决的重大问题之。个性化推荐系统根据用户的个性特征，为用户定制个性化的推荐服务，使用户更加快捷方便地获取到所感兴趣的东西，而个性化推荐算法是系统中最核也的部分。目前，，个性化协同过滤推荐算法是应用与研巧最为广泛的推荐算法但该算法自身存在着诸如用户评分数据稀疏和新用户加入时冷启动等问题，所Ｗ，现今对协同过滤推荐算法的研究也都主要是围绕着这两个

5、问题进行。本文的主要工作有Ｗ下几个方面：１针对传统的协同过滤推荐算法中目标用户的评分预测过于依赖邻近用（）一户，而忽略目标用户自身的评分持性，本文提出了种基于ＲＢＦ径向基神经网络的预测方法。（２）传统的协同过滤推荐算法中的相似度计算方法在评分数据稀疏的情况一下易造成偶然性的误差，本文采用了种有效的相似度计算方法，在原有相似度计算的基础上加入用户间共同评分项目数占两个用户均有过评分的项目总数量一的比，进步提高相似度的计算精度。（３）针对传统的协同过滤推荐算法中单纯的使用基于

6、用户协同过滤或者使用基于项目的协同过滤进行计算，，而未把两者综合起来共同考虑的问题本文采一用了－项目混合的协同过滤推荐算法种用户，把基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤通过比例因子进行联系起来，共同预测评分结果。４于ＲＢＦ径向基神经网络对传统算法的改进和用户－（）结合基项目混合协同一过滤推荐算法－，提出种基于ＲＢＦ径向基神经网络的用户项目混合协同过滤推荐算法，实验表明，改进后算法的平均绝对偏差值（ＭＡＥ）比传统算法的更小，从＾。而可１＾１更有效的为用户进行个性化推荐ＢＦ－关

7、键词：协同过滤；Ｒ神经网络；用户顶目混合；比例因子１安徽大学硕±学位论文改进型协同过巧推荐算法的研究乂ｂｓ化ａｃｔＴｒａｍｅｎｔｏｆｅ－ｈｅｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｃｏｍｍｅｒｃｅｈａｓｃｈａ打ｇｅｄ化ｅｔｒａｄｉｔｉｏ打ａｌｓｈｏｐｐｉｎｇｍｏｄｅ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏ打ａｌｓｈｏｐｐｉｎｇｍｏｄｅｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｈｏｉ打ｍｏｄｅｉｓ，ｐｐｇｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔａｎｄｅｆｌＢｃｉｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖ

8、ｅｒ，ｉｔｉｓａｌｓｏｃｏｎｆｒｏｎｔｅｄｗｉｔｈｓｕｃｈｒｏｂｌｅｍｓａｓｐｓｅｒｉｏｕｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｖｅｒｌｏａｄｏｆＩｎ化ｍｅｔｗｈｉｃｈｒｅｕｉｒｅｓｕｓ知ｓｔｏｌｏｃａｔｅｏｏｄｓｏｆ化ｅｉｒ，ｑｇｏｗｎｎ化ｅｓｔ；ｎｍａｓｓｉｖｅａｍｏｕｎｔｓｏｆｃｏｍｍｏｄｉｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｒｅａｒｄｔｃｏｕｌｄｉ