【摘 要】
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个性化推荐系统的出现为电子商务网站带来了更好的发展契机,与此同时,随着网络技术的快速发展,顾客和商家越来越追求较高的推荐质量。因此,推荐算法得到了广泛的研究。本文对概率矩阵分解算法进行了研究,分别从用户和商品两个方面结合SVD算法和聚类模型等方法对其进行改进,主要工作如下:1.提出了一种基于信任关系的概率矩阵分解推荐算法。首先,通过加入商品流行度和时间间隔权重因素对初始评分矩阵进行预处理。然后,基
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个性化推荐系统的出现为电子商务网站带来了更好的发展契机,与此同时,随着网络技术的快速发展,顾客和商家越来越追求较高的推荐质量。因此,推荐算法得到了广泛的研究。本文对概率矩阵分解算法进行了研究,分别从用户和商品两个方面结合SVD算法和聚类模型等方法对其进行改进,主要工作如下:1.提出了一种基于信任关系的概率矩阵分解推荐算法。首先,通过加入商品流行度和时间间隔权重因素对初始评分矩阵进行预处理。然后,基于新的评分矩阵,利用一种改进的相似度计算公式求得用户间相似度,再结合用户在社交关系中的影响力,得到信任矩阵。最后,将信任矩阵加入到概率矩阵分解算法的目标函数中,挖掘出用户和商品的潜在特征向量,以此来预测缺失评分,建立了一个基于信任关系的概率矩阵分解推荐算法。利用Epinions数据集和MovieLens数据集进行了试验,结果表明,本文提出的算法能够有效地提高推荐准确度。2.提出了一种基于商品间关系的概率矩阵分解算法。算法挖掘出商品间存在的相似关系,包括由评分矩阵得出的相似关系、商品标签间的相似关系以及商品类别间的相似关系,并将其结合到概率矩阵分解算法目标函数中,通过增加目标函数的限制条件,优化得出商品间潜在向量,从而进行缺失评分预测。实验表明,考虑商品间关系能够减小推荐误差,改进后的算法能够提高推荐准确度。
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