网络资源个性化推荐技术研究及应用

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网络资源个性化推荐技术研究及应用

【摘要】： 随着Web2.0技术和电子商务的发展,Internet已深深地影响着人们生产和生活的方方面面。面对用户对资源需求的个性化、多样化,本文以陕西省“13115”科技创新项目之文档数字化与资源共享平台(简称“平台”)为背景,对比分析了各种个性化推荐算法的优缺点,提出了改进的基于云模型和时间加权的协同过滤算法并将其应用到项目中,主要研究工作如下：本文1)对推荐系统的定义和体系结构进行了系统的阐述；2)对常见的协同过滤推荐系统进行系统的介绍和优劣分析对比；3)对基于协同过滤中基于用户和基于项目的过滤算法进行了详细介绍：4)引入了日志记录、用户兴趣模型、云模型技术等技术,对传统的协同过滤推荐算法进行了优化和改进,提出了改进的基于云模型和时间加权的协同过滤算法。改进的基于云模型和时间加权的协同过滤算法通过对Web日志分析,结合用户对资源的显式评分、隐式评分中用户有效浏览时间等对用户对项目的影响计算用户兴趣度矩阵。在资源主题特征的提取技术中引入了用户感兴趣的主题阈值。在推荐过程中利用云模型计算用户的相似度,通过最近邻居集合法找到目标用户的邻居集合,结合时间加权预测用户对未浏览资源的评分,最后结合用户兴趣主题与资源评分产生推荐列表。针对平台的具体业务逻辑特性,详细设计了适合网络资源个性化推荐系统的数据结构、功能模块划分及主要流程,并将改进的基于云模型和时间加权的协同过滤算法应用到项目中,实际的应用效果表明,此算法能够为用户提供有效的和准确的推荐,同时缓解了稀疏性对推荐结果的负面影响。

【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012

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