基于相似度传播和主题模型的个性化推荐技术的研究与实现

admin · 发表于 2023-9-25 08:25:31

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雅宝题库解析：
个性化推荐是信息过滤和数据挖掘领域的重要研究内容。通过恰当的个性化推荐算法，可以更好地挖掘出用户之间、资源之间以及用户和资源之间潜在的关联性，对海量数据实现过滤，从而为用户提供个性化的、精准的资源推荐服务，极大地满足了用户的个性化需求，对于互联网电子商务，资源推荐网站等，该应用研究具有十分重要的意义。传统的基于用户user-based的协同过滤算法和基于资源item-based的协同过滤算法都只是分别考虑用户之间的相似度和资源之间的相似度，而没有考虑两者相似度之间的关系；而随着Web2.0的应用，很多资源被用户用标签进行标注，如何利用标签信息进行个性化推荐也是一个值得研究的课题。首先，本文提出了一种基于评分的相似度传播的个性化推荐算法SSPR，该算法根据用户对资源的评分信息，通过相似度传播算法得到用户相似度矩阵和资源相似度矩阵，在此基础上分别进行基于用户的和基于资源的协同过滤个性化推荐；其次，本文提出了一种基于标签的主题模型的个性化推荐方法TTMR，该算法根据用户对资源标注的标签及LDA模型，将用户与资源映射到主题语义空间进行相似度计算，得到用户相似度矩阵和资源相似度矩阵，并在此基础上进行传统的协同过滤推荐；最后，本文提出了基于SSPR算法和TTMR算法加权的混合推荐算法RTR来综合评分和标签信息进行个性化推荐。本文对SSPR、TTMR、RTR三种算法在Movielens公开数据集上进行实验验证其有效性，并设计和实现了基于混合推荐模型RTR算法的个性化推荐原型系统。本文的研究成果可以应用于相关具有评价或标签数据的系统中，在资源、内容、服务、广告推荐方面有广阔的应用前景。

基于相似度传播和主题模型的个性化推荐技术的研究与实现

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