發(fā)布時(shí)間：2020-11-15 04:57

　　 在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的今天,“信息過(guò)載”問(wèn)題使得人們難以在海量信息中找到真正的需求,成為新時(shí)代最重要的挑戰(zhàn)之一�，F(xiàn)在信息體系下,具有豐富的用戶行為歷史數(shù)據(jù)。推薦系統(tǒng)通過(guò)對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而挖掘用戶的潛在興趣,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化推薦,有效過(guò)濾信息,因而具有巨大的應(yīng)用價(jià)值。但是同時(shí),推薦系統(tǒng)也面臨著許多問(wèn)題。本文主要針對(duì)數(shù)據(jù)噪聲和稀疏性兩個(gè)主要問(wèn)題提出了改進(jìn)方法。針對(duì)數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題,構(gòu)造了LOF離群點(diǎn)檢測(cè)算法。本文分別基于用戶的共同項(xiàng)目評(píng)分和用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)分布特征指標(biāo)兩種方法計(jì)算用戶離群因子。最后通過(guò)效果對(duì)比表明:基于構(gòu)建指標(biāo)數(shù)據(jù)的LOF算法比基于原始共同項(xiàng)目評(píng)分LOF算法效果具有更優(yōu)的表現(xiàn)。針對(duì)數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題,構(gòu)造了LDA-CF和Kernel-CF混合模型。(1)LDA-CF模型根據(jù)主題生成模型的思想,假設(shè)用戶喜歡某個(gè)項(xiàng)目是因?yàn)橄矚g某些隱含的主題,利用用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)生成偽文檔,計(jì)算用戶下的潛在主題分布和潛在主題下的項(xiàng)目分布,然后根據(jù)用戶主題分布相似性和項(xiàng)目主題分布相似性,在此基礎(chǔ)上結(jié)合鄰域方法預(yù)測(cè)用戶偏好。(2)Kernel-CF模型假設(shè)用戶的評(píng)分服從某一穩(wěn)定的分布,利用核密度估計(jì)的方法分別估計(jì)每個(gè)用戶評(píng)分分布密度函數(shù),然后在根據(jù)用戶的評(píng)分分布密度函數(shù)計(jì)算用戶的相似度,最后結(jié)合鄰域方法預(yù)測(cè)用戶偏好。通過(guò)在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,表明了兩種混合協(xié)同過(guò)濾在RMSE性能指標(biāo)上均有優(yōu)于基于用戶和項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法。最后,本文介紹了推薦算法在課堂交互平臺(tái)上的一種新型應(yīng)用:利用Kernel-CF預(yù)測(cè)學(xué)生的答題得分。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

代表用戶 v 對(duì)物品 i 的評(píng)分，， 代表用戶 u,v 的平均評(píng)分。于物品的協(xié)同過(guò)濾算法于物品的協(xié)同過(guò)濾算法(以下簡(jiǎn)稱 ItemCF)的中心思想是通過(guò)用戶的歷史行量項(xiàng)目之間的相似性和關(guān)聯(lián)度，然后將相關(guān)聯(lián)的物品推薦給用戶。比如在用戶推薦列表中[21]，根據(jù)購(gòu)買(mǎi)《推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)》的歷史記錄，推薦了《機(jī)戰(zhàn)》，《Spark 快速大數(shù)據(jù)分析》，《利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》等書(shū)籍（圖 2. 1），熟悉這領(lǐng)域的人都知道，這都是機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi)的書(shū)籍。因?yàn)橥扑]系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)》的讀者大都購(gòu)買(mǎi)了推薦出來(lái)的其他書(shū)籍，因而這些書(shū)籍都出來(lái)。因?yàn)�，在機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域研究者，大都需要這些書(shū)，能匹配用戶需求。

圖 3. 1 k 距離、可達(dá)距離概念圖示：假設(shè)對(duì)象 o 與 p0 之間的距離為 §¨ ￠ (￡)，那么當(dāng)，p1 與對(duì)象 o 的可達(dá)距離為 §¨ ￠ (￡)，當(dāng) p2 不在對(duì)可達(dá)距離為兩個(gè)對(duì)象的實(shí)際距離 (¤ ￡)。象 p 的局部可達(dá)密度 | ( )p 的 | ( )的[29]定義公式為： | ( ) =| ( )| | distancek ?(p o) ( ) ? ? ?( )表示的是距離數(shù)據(jù)點(diǎn) p 最近的 k 個(gè)點(diǎn)的集 。從定義公式可以看出，當(dāng) | ( )的值較小時(shí)，表明布比較稀疏，則對(duì)象數(shù)據(jù)點(diǎn) p 可能為離群點(diǎn)，反之，則象 p 的局部離群因子 LOF

圖 3. 2 LOF 異常分布圖測(cè)算法檢測(cè)異常用戶算法描述，k 值，閾值 t用戶，基于兩個(gè)用戶的共同評(píng)分項(xiàng)目計(jì)算兩個(gè)用戶對(duì)象之公式為：離： §¨ ￠ ( a) = ∑ ( ?( ) ?( ) §¨ ￠ ( a) = ∑ | | ?( ) ?( )
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