2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)在人們生活中扮演著越來(lái)越重要的角色,電子商務(wù)的普及和完善大大改變了人們的生活習(xí)慣。然而由于網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展導(dǎo)致了信息量的膨脹,如何給用戶提供有用的信息成為了一個(gè)研究熱點(diǎn),推薦系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生?;趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)利用物品本身的特征形成推薦,然而特征的表示有很大的語(yǔ)義鴻溝。協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)利用用戶的行為和興趣分析用戶間的相似度,綜合考慮這些相似用戶對(duì)于物品的評(píng)價(jià)來(lái)形成對(duì)原用戶的推薦信息,然而由于現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中用戶數(shù)

2、據(jù)的稀疏性導(dǎo)致了相似度計(jì)算不準(zhǔn)確和協(xié)同推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題從而使得推薦結(jié)果也不夠理想。如何解決語(yǔ)義鴻溝、數(shù)據(jù)稀疏性帶來(lái)的問(wèn)題和系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題成為了推薦算法研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。
   近年來(lái),隨著Twitter,Douban,F(xiàn)acebook等社區(qū)產(chǎn)品的發(fā)展和流行,網(wǎng)絡(luò)中的用戶可以用標(biāo)簽標(biāo)注自己感興趣的物品,用戶之間也因?yàn)橐恍┙换バ袨樾纬闪素S富的關(guān)系。這些由交互行為形成的聯(lián)系不僅反應(yīng)了用戶個(gè)人的興趣愛(ài)好,也蘊(yùn)含著用戶與用戶之間的關(guān)

3、系。如何通過(guò)挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò),語(yǔ)義標(biāo)注等上下文的信息來(lái)協(xié)助推薦,從而達(dá)到改善推薦結(jié)果的目的,成為主動(dòng)信息推送算法的新思路。
   本文的主要工作如下:
   1.為了解決協(xié)同過(guò)濾算法同冷啟動(dòng)問(wèn)題,本文提出一種基于社區(qū)劃分和協(xié)同標(biāo)注的協(xié)同過(guò)濾算法,算法首先使用社區(qū)劃分算法對(duì)用戶所在的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分,提取出各個(gè)網(wǎng)絡(luò)社區(qū);然后通過(guò)構(gòu)建基于用戶、物品、標(biāo)簽的三部圖模型來(lái)計(jì)算產(chǎn)生目標(biāo)用戶的候選標(biāo)簽集,最后利用三部圖模型中的用戶-物品

4、模型和物品-標(biāo)簽?zāi)P蛠?lái)產(chǎn)生對(duì)用戶的推薦。本文提出的算法基于社區(qū)劃分和社會(huì)化標(biāo)簽,能很好地解決語(yǔ)義鴻溝的問(wèn)題和協(xié)同過(guò)濾的冷啟動(dòng)問(wèn)題。
   2.為了提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度,本文提出一種基于社會(huì)標(biāo)注和動(dòng)態(tài)興趣建模的協(xié)同過(guò)濾算法。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾計(jì)算用戶或物品間的相似度時(shí),未考慮用戶興趣的轉(zhuǎn)移,直接計(jì)算用戶或物品的特征,從而降低了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。本文提出基于社會(huì)標(biāo)注和動(dòng)態(tài)興趣建模的協(xié)同過(guò)濾算法,使用艾賓浩斯遺忘曲線重構(gòu)用戶-標(biāo)簽?zāi)P?;?/p>

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