基于改进相似度量的协同过滤推荐算法的实现与优化

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当下由于互联网信息的急速增长,人与互联网的联系更加紧密,人们接触信息规模越来越大,大量数据进入人们的生活,使得人们的生活有了一定的便利,但伴随着出现了困扰。在推荐系统中,算法模型是非常重要的核心。协同过滤算法是一种经典算法,现如今还是能发挥巨大的作用,很多商业平台还在使用。但是它存在一些问题:数据稀疏性,相似度度量不准确等。面对上面提到的一些问题,本文首先介绍了当前流行的推荐技术,详细讲解协同过滤的核心原理,引入了云模型思想,对协同过滤算法中的相似性度量进行优化,并且提出了对多种协同过滤模型进行组合的方法,提升算法的性能表现,证实了所提出的算法具有良好的表现,提升了推荐效果。本文的工作分为四大部分如下:1.描述了推荐系统的当前研究现状,阐述了研究课题的意义,介绍了常见的一些推荐系统的工作流程和算法思路,对其优劣进行了深入了解,对常用的衡量方式也做了简单的比较。2.对于本文核心的协同过滤技术进行了深入剖析,对其算法步骤做了详细的介绍,对其存在的问题也做了相应的讲解,为后面提出地改进做了铺垫。3.引入云模型的理念,可以对原始数据的稀疏性进行优化,在相似度计算过程中,对基础的云模型相似度进行了改进,将云的形状,熟悉度和时间因素考虑进去,从而提出了基于改进云模型相似度的协同过滤推荐算法,并于原始的协同过滤算法进行对比实验,证实了此算法的优势。4.进一步考虑组合方式对推荐效果的影响,引入多种组合的方法,对基于用户的云模型和基于项目的云模型协同过滤两种算法结合,并且于单一模型进行对比,证实了此思路的可行性。
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