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文檔簡介
1、推薦系統(tǒng)被認為是大數(shù)據(jù)時代最有效的信息過濾技術。個性化推薦不僅在商業(yè)領域產生了巨大的經濟價值,同時也具有重要的社會意義。雖然個性化推薦技術在學術和工業(yè)界取得了顯著的成果,但是當前的推薦系統(tǒng)仍然面臨兩個瓶頸問題:數(shù)據(jù)稀疏性問題和“冷啟動”問題。交叉推薦利用遷移學習與目標推薦系統(tǒng)類似的系統(tǒng)數(shù)據(jù)的“知識”,成為了解決這兩大難題的新思路。
本文從交叉用戶的行為出發(fā),對經典的協(xié)同過濾算法和交叉推薦算法進行了改進,研究了數(shù)據(jù)域特征對交叉推
2、薦算法的影響。具體研究工作如下:
1、提出一種基于協(xié)同過濾的交叉推薦算法。該算法的核心思想在于,將交叉用戶在輔助系統(tǒng)領域的行為信息作為“橋梁”,通過簡單耦合交叉用戶的相似度,將輔助系統(tǒng)領域的“知識”遷移到目標推薦系統(tǒng)當中,從而充實目標系統(tǒng)的用戶信息,幫助該目標系統(tǒng)完成推薦工作。通過真實數(shù)據(jù)集上的仿真實驗,結果表明該算法較經典的推薦算法在準確率方面有一定的提升作用。
2、實現(xiàn)了一種遷移交叉用戶的交叉推薦算法。該算法將目
3、標和輔助系統(tǒng)領域的數(shù)據(jù)進行簡單混合,再通過遷移學習這些系統(tǒng)領域中共享的用戶打分模式,幫助目標系統(tǒng)領域進行推薦。本文實現(xiàn)了該算法,并在有交叉用戶的輔助域和目標域數(shù)據(jù)集上進行實驗,對推薦效果的準確性進行驗證。通過和傳統(tǒng)方法對比,說明了此方法在提升推薦準確性方面有一定的有效性。
3、提出了兩種選擇合適輔助域的度量指標。分別從用戶打分分布和交叉用戶的影響兩方面考慮,提出了KL散度和用戶置信度兩個指標,對輔助域特征進行刻畫。通過在真實數(shù)
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