基于相關(guān)系數(shù)的協(xié)同過濾算法研究.pdf

1、協(xié)同過濾算法由于簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)思想和優(yōu)越的計(jì)算性能,一直是推薦算法研究領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)。隨著研究工作的不斷深入,如何緩解協(xié)同過濾算法的稀疏性與擴(kuò)展性問題,正逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。有鑒于此,本文首先總結(jié)了近年來協(xié)同過濾算法的相關(guān)研究成果,特別對(duì)基于內(nèi)存和基于模型兩種分類情況的研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了分析;其次,在重點(diǎn)分析協(xié)同過濾算法稀疏性問題的基礎(chǔ)上,對(duì)其中影響算法性能的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了不同程度的改進(jìn),進(jìn)而給出了一種基于相關(guān)系數(shù)的協(xié)同過濾算法模型;

2、最后,通過仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)改進(jìn)后的計(jì)算模型進(jìn)行了測(cè)試與分析,進(jìn)一步闡釋了計(jì)算模型在處理相關(guān)問題的可行性與有效性。
　　論文通過對(duì)一些主要協(xié)同過濾算法模型的分析,凝練出當(dāng)前經(jīng)典協(xié)同過濾算法的一般性架構(gòu),并以此為算法設(shè)計(jì)的基本框架。再通過將語義相似度和權(quán)重近似度兩種計(jì)算過程的有機(jī)結(jié)合,構(gòu)造出一種基于相關(guān)系數(shù)的、計(jì)算效率相對(duì)較高、新型的協(xié)同過濾算法。具體而言,算法借助社會(huì)化標(biāo)簽的概念,將項(xiàng)目間語義相似度計(jì)算引入到協(xié)同過濾算法中,使得語義相似

3、度計(jì)算參與到未知項(xiàng)評(píng)分的計(jì)算過程中,從而降低了協(xié)同過濾算法對(duì)評(píng)分矩陣的依賴性,最終達(dá)到緩解稀疏性問題的目的。另一方面,為了確保算法具有良好的容錯(cuò)性和較高的推薦個(gè)性化程度,算法在設(shè)計(jì)方面充分利用了用戶評(píng)分信息來計(jì)算項(xiàng)目間權(quán)重的近似度。其中,語義相似度是項(xiàng)目間本質(zhì)屬性關(guān)聯(lián)程度的數(shù)值化表示;權(quán)重近似度是項(xiàng)目間基于用戶評(píng)分的相似程度的數(shù)值化表示。在此前提下,項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)模型可看成是上述兩種計(jì)算過程相結(jié)合的產(chǎn)物,即當(dāng)該模型執(zhí)行結(jié)束后,未知項(xiàng)評(píng)分也

4、隨之計(jì)算得出,進(jìn)而可使用Top-N算法為任意用戶計(jì)算推薦列表。
　　在模型的應(yīng)用研究方面,本文著重探討了基于相關(guān)系數(shù)的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的一種具體實(shí)現(xiàn)方式,并對(duì)其應(yīng)用系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析。性能分析采用了兩類評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即平均絕對(duì)誤差法(MAE)和命中率(HR);分析內(nèi)容主要涉及三個(gè)方面,即(1)驗(yàn)證調(diào)節(jié)參數(shù)α的最優(yōu)值,(2)與經(jīng)典協(xié)同過濾算法的性能進(jìn)行比較,(3)評(píng)分稀疏程度變化對(duì)算法性能的影響。通過仿真實(shí)驗(yàn),進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的性