基于影響關(guān)系的協(xié)作過濾推薦算法研究.pdf

1、　　推薦系統(tǒng)是電子商務(wù)應(yīng)用中最重要的技術(shù)之一。推薦系統(tǒng)是根據(jù)用戶以往的購買或評分記錄，根據(jù)推薦算法，向用戶推薦其他產(chǎn)品的一種實(shí)用系統(tǒng)。各國的研究者們?yōu)榱耸沟盟惴óa(chǎn)生精確的推薦，保證推薦系統(tǒng)的實(shí)時性要求，提出了各種不同的推薦算法，如：協(xié)作過濾技術(shù)，Bayesian網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，聚類技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)以及基于圖的Horting圖技術(shù)等。其中，協(xié)作式過濾是至今最成功的推薦技術(shù)，而它又分為基于用戶的協(xié)作推薦和基于項(xiàng)目的協(xié)作推薦。本文首先介紹了基于協(xié)

2、作過濾的推薦算法的理論基礎(chǔ)，從兩個不同的考察角度(基于用戶和基于項(xiàng)目)對協(xié)作過濾算法進(jìn)行了分析。然后基于多示例學(xué)習(xí)算法中“參考”與“引用”的概念，提出了一種改進(jìn)的結(jié)合K最近鄰居和K逆最近鄰居的協(xié)作過濾算法。改進(jìn)算法是一種基于項(xiàng)目的協(xié)作過濾算法，它通過計(jì)算項(xiàng)目的相似性，得出最近的K個鄰居，然后找出K逆最近鄰居矩陣，綜合考慮K近鄰和K逆近鄰的因素，從而解決了以往協(xié)作過濾算法擴(kuò)展性差和推薦信息量不足的缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在高維數(shù)據(jù)集的大量實(shí)驗(yàn)