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基于相似度改進(jìn)的Item-CF課程推薦系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2020-06-19 01:01
【摘要】:本文主要通過推薦算法中的協(xié)同過濾實(shí)現(xiàn)對(duì)課程的推薦,協(xié)同過濾算法具有工程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、模型通用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),然而基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)在面臨實(shí)際問題時(shí)還存在很多不足,如在本文的課程推薦應(yīng)用中存在的冷啟動(dòng)和可擴(kuò)展性的問題。冷啟動(dòng)問題會(huì)造成新項(xiàng)目或新用戶得不到合適的推薦甚至一直無法被推薦,可擴(kuò)展性問題在用戶和項(xiàng)目的體量急速增長(zhǎng)的今天愈發(fā)嚴(yán)重,算法的計(jì)算復(fù)雜度過高造成推薦時(shí)效性下降,推薦算法在海量數(shù)據(jù)中的可擴(kuò)展性亟待解決。從上述兩個(gè)角度出發(fā),本文做了以下研究:首先本文從課程推薦的實(shí)際應(yīng)用出發(fā),將Item-CF應(yīng)用到課程推薦系統(tǒng)中。通過對(duì)不同相似度度量方法的分析與實(shí)驗(yàn),觀察課程推薦系統(tǒng)中課程的相似度度量方法對(duì)推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率的影響。實(shí)驗(yàn)證明,基于余弦值的相似度計(jì)算方式推薦準(zhǔn)確率最高。其次,考慮到Item-CF中的用戶評(píng)分矩陣稀疏性會(huì)導(dǎo)致推薦過程中部分課程無法計(jì)算相似度,本文提出通過課程屬性的相似性對(duì)用戶對(duì)課程偏好的相似性進(jìn)行補(bǔ)充。一方面通過對(duì)相似性的填充解決了部分課程間相似度無法計(jì)算的問題,另一方面,由于課程屬性的變化緩慢且可以根據(jù)系統(tǒng)中課程的說明數(shù)據(jù)直接得到,也適當(dāng)?shù)木徑饬死鋯?dòng)的問題。實(shí)驗(yàn)證明,該方法雖然在鄰居規(guī)模取值較小時(shí)推薦準(zhǔn)確率高于傳統(tǒng)的Item-CF,在相同的推薦準(zhǔn)確度下可以提高推薦效率,但是提升的幅度不大,只提高了約3.5%的準(zhǔn)確率,且遠(yuǎn)小于該算法所能達(dá)到的準(zhǔn)確率最大值。最后,基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果和學(xué)生學(xué)習(xí)行為的分析,為了達(dá)到在提高效率的同時(shí)不損失推薦準(zhǔn)確率,本文提出了基于課程熱度的加權(quán)修正相似性算法(WHSCF)。實(shí)驗(yàn)證明WHSCF相比于傳統(tǒng)的Item-CF算法能夠同時(shí)提推薦的效率和準(zhǔn)確率,在課程鄰居規(guī)模較小的情況下,將推薦準(zhǔn)確率提高11.8%,且準(zhǔn)確度接近該算法和Item-CF算法所能達(dá)到的最優(yōu)準(zhǔn)確度。相比于傳統(tǒng)Item-CF算法需要在鄰居規(guī)模大于40時(shí)才能達(dá)到上述推薦準(zhǔn)確度,WHSCF大大提高了計(jì)算的實(shí)時(shí)性。緩解了推薦的可擴(kuò)展性問題。
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:C81
【圖文】:

尾結(jié),熱點(diǎn),部分內(nèi)容


.圖2_1長(zhǎng)尾結(jié)構(gòu)圖逡逑Head是大部分用戶都在瀏覽的熱點(diǎn)內(nèi)容,這部分內(nèi)容讓用戶保持的同步,它表示了大部分用戶都感興趣且了解的熱點(diǎn)信息,可以叫薦[13]。逡逑

推薦系統(tǒng),參考文獻(xiàn),工作原理,示意圖


£邋丨Long邋Tail逡逑IN邋VICTORY邋(media邋content邋prc-psilies.邋stories)逡逑圖2_1長(zhǎng)尾結(jié)構(gòu)圖逡逑Tall邋Head是大部分用戶都在瀏覽的熱點(diǎn)內(nèi)容,這部分內(nèi)容讓用戶保持與社會(huì)逡逑主流信息的同步,它表示了大部分用戶都感興趣且了解的熱點(diǎn)信息,可以叫做基于逡逑熱度的推薦[13]。逡逑Long邋Tail是用戶個(gè)性化偏好的體現(xiàn),它是小眾的信息卻能反映用戶個(gè)人的興逡逑趣,這部分叫做個(gè)性化推薦。逡逑有學(xué)者認(rèn)為,人們經(jīng)常在對(duì)事物沒有完全了解前需要做出判斷,這時(shí),只能根逡逑據(jù)社會(huì)的意見做出判斷[14],推薦系統(tǒng)是對(duì)這一過程的模仿,以用戶行為信息為基礎(chǔ),逡逑對(duì)這些推薦信息進(jìn)行綜合分析和處理,將用戶與推薦需求之間的關(guān)系構(gòu)建出來。逡逑Burke提出“能讓用戶得到符合其習(xí)慣的項(xiàng)目的系統(tǒng)就可以被稱為推薦系統(tǒng)”邋[25]

【相似文獻(xiàn)】

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10 華逢彬;軟集擴(kuò)展模型的研究及其在決策中的應(yīng)用[D];遼寧工業(yè)大學(xué);2018年



本文編號(hào):2720082

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