下载文档原格式
电子商务平台推荐系统中的个性化算法研究随着电子商务的迅速发展，越来越多的消费者选择在电子商务平台上进行购物。
然而，面对众多的商品和信息，消费者往往难以找到自己真正感兴趣的商品。
为了解决这个问题，电子商务平台引入了推荐系统，通过分析用户的行为和偏好，为他们提供个性化的商品推荐，以提高用户满意度和平台的转化率。
个性化推荐系统的核心是推荐算法。
通过对用户历史行为、购买记录、点击率等数据的分析和挖掘，推荐算法能够准确预测用户的兴趣和需求，从而向其推荐相关的商品。
以下是几种常见的个性化推荐算法。
1. 协同过滤算法：协同过滤算法是最早也是最经典的推荐算法之一。
它基于用户-物品的相似性来推荐商品。
具体而言，协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐他们喜欢的商品给目标用户。
基于物品的协同过滤则是通过发现相似的商品，向用户推荐与其过去购买的商品相似的其他商品。
2. 内容过滤算法：内容过滤算法通过分析商品本身的属性和特征，将其与用户的兴趣进行匹配。
这种算法不依赖于用户行为数据，可用于冷启动的情况。
内容过滤算法通过提取商品的关键词、描述和类别等信息，根据用户的兴趣偏好选择合适的商品进行推荐。
3. 混合推荐算法：混合推荐算法是将多种推荐算法进行组合，以取长补短。
例如，可以将协同过滤算法和内容过滤算法结合起来。
在实际应用中，混合推荐算法通常可以提供更加准确和个性化的推荐结果。
除了以上方法，还有其他一些用于个性化推荐的算法，如基于关联规则的推荐算法、基于时间衰减的推荐算法等。
这些算法可以根据不同的需求和问题选择合适的应用场景。
在实际应用中，推荐算法面临一些挑战。
首先，海量的数据带来了计算和存储的问题。
如何高效地处理大量的用户数据和商品信息，是推荐算法需要考虑的关键问题。
其次，用户的兴趣和需求是动态变化的，需要实时更新推荐结果。
因此，推荐算法需要具备较高的效率和实时性。
电子商务平台的个性化推荐算法与效果评估电子商务平台作为现代商业领域的重要组成部分，为客户提供了便捷的购物体验。
为了提高用户满意度和促进销售额的增长，电子商务平台采用了个性化推荐算法。
本文将探讨电子商务平台的个性化推荐算法的原理与方法，并介绍如何评估其效果。
一、个性化推荐算法的原理与方法1.1 协同过滤算法协同过滤算法是个性化推荐算法的一种常见方法。
它基于用户的历史行为数据，例如浏览记录、购买记录等，通过分析用户与其他用户的相似度来进行推荐。
具体而言，协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。
1.2 内容过滤算法内容过滤算法是另一种常见的个性化推荐算法。
它基于商品的属性和用户的偏好来进行推荐。
具体而言，内容过滤算法通过分析商品的特征向量和用户的兴趣向量来确定推荐结果。
1.3 混合推荐算法混合推荐算法结合了协同过滤算法和内容过滤算法的优点，并通过加权计算的方式得出最终的推荐结果。
通过混合推荐算法，可以在一定程度上提高推荐的准确性和多样性。
二、个性化推荐算法的效果评估个性化推荐算法的效果评估是电子商务平台中的重要环节，它可以帮助平台了解推荐结果的准确性和用户满意度。
以下是几种常见的个性化推荐算法效果评估方法：2.1 准确率和召回率准确率和召回率是评估个性化推荐算法准确性的常见指标。
准确率指的是推荐结果中与用户实际行为相符的比例，召回率指的是用户实际行为中被成功推荐的比例。
通过计算准确率和召回率，可以评估个性化推荐算法的推荐准确性。
2.2 AUC曲线AUC曲线是一种常见的评估个性化推荐算法有效性的方法。
AUC （Area Under Curve）曲线可以通过绘制用户实际行为和推荐结果的召回率曲线来计算得出，曲线下的面积越大，表示推荐算法的效果越好。
2.3 Top-N推荐Top-N推荐是评估个性化推荐算法多样性和覆盖度的方法。
通过将用户实际行为与推荐结果进行比较，可以计算出推荐的命中率和多样性。
电子商务平台中的个性化推荐系统设计与算法优化随着互联网技术的迅猛发展，电子商务平台在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
为了提高用户的购物体验和促进销售额的增长，电子商务平台采用了个性化推荐系统来推荐用户感兴趣的商品和服务。
本文将就电子商务平台中的个性化推荐系统的设计和算法优化进行探讨。
一、个性化推荐系统设计个性化推荐系统是根据用户的历史行为和偏好，通过分析用户的个人特征和兴趣，向用户推荐相关的商品和服务。
在设计个性化推荐系统时，需要考虑以下几个方面：1. 数据收集和分析为了提供个性化的推荐，需要收集用户的历史购买记录、浏览行为和评价数据。
这些数据可以通过用户登录信息和购物车记录来收集。
收集到的数据需要进行分析和处理，以提取用户的兴趣和喜好。
2. 特征提取和建模根据用户的历史行为和偏好，可以提取用户的特征，如年龄、性别、地理位置等。
这些特征可以用于构建用户的个人模型，以便更好地理解用户的兴趣和需要。
同时，可以利用机器学习算法来建模用户的行为模式，以预测用户可能感兴趣的商品和服务。
3. 相似度计算和推荐算法个性化推荐系统需要计算用户与商品之间的相似度，以确定用户可能感兴趣的商品。
相似度可以通过计算用户和商品之间的关联度来衡量。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法。
可以根据具体情况选择适合的推荐算法。
4. 反馈和评估个性化推荐系统需要不断地收集用户的反馈信息，并据此进行推荐的调整和优化。
可以通过用户的点击、购买和评价行为来评估推荐的效果，以进一步改进推荐算法。
二、算法优化为了提高个性化推荐系统的准确性和稳定性，需要对推荐算法进行优化。
以下是一些算法优化的方法：1. 增加特征维度除了常规的用户特征，还可以考虑将社交网络数据、用户评论和商品属性等特征加入到推荐系统中。
这些附加的特征可以帮助提高推荐的准确性和多样性。
2. 引入隐式反馈隐式反馈是指用户的行为数据，如点击、停留时间等，这些行为可以作为用户对商品的兴趣的暗示。
科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究院系：软件学院班级：1105班姓名：学号：指导老师：2013/9/15餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。
本文分析了个性化推荐的特点，发展。
作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。
最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。
Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm.关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering一、概述信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。
电子商务平台的个性化推荐技术与算法现今，电子商务平台的兴起使得购物方式发生了极大的变革。
海量的商品信息和消费者的个性化需求使得电子商务平台面临着如何提供准确、有效的商品推荐的难题。
为解决这一问题，个性化推荐技术和算法应运而生，成为电子商务平台提升用户体验和促进消费的重要工具。
一、个性化推荐技术简介个性化推荐技术是一种基于用户个体的历史行为和偏好，以此为依据为用户推荐感兴趣的商品或内容的技术手段。
个性化推荐技术的实现离不开强大的算法支持，下面将详细介绍几种常见的个性化推荐算法。
1.协同过滤算法协同过滤算法是个性化推荐技术中最常用的算法之一。
其基本思想是通过收集和分析用户的行为和偏好数据，找到与他们兴趣相似的其他用户，并将这些用户感兴趣的商品推荐给目标用户。
这种算法可以有效地解决“信息过载”的问题，提供准确的商品推荐。
2.内容过滤算法内容过滤算法是根据商品的内容特征和用户的历史行为，通过匹配商品和用户的偏好特征，为用户推荐具有个性化特色的商品。
这种算法能够准确地理解用户的需求和偏好，为用户提供具有较高相关性的商品推荐。
3.混合推荐算法混合推荐算法将多种推荐算法进行整合，通过综合利用协同过滤、内容过滤等多种算法的优势，提供更加准确和个性化的商品推荐。
这种算法能够综合考虑用户的多个方面特征，提升推荐效果。
二、个性化推荐技术的实现方式个性化推荐技术的实现离不开大数据的支持和用户行为数据的分析。
下面将介绍个性化推荐技术的实现方式。
1.用户画像构建用户画像是个性化推荐技术的基础，通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，构建用户的画像，从而准确把握用户的需求和偏好。
根据用户画像，电子商务平台可以有针对性地推荐适合用户的商品。
2.数据挖掘和分析数据挖掘和分析是个性化推荐技术的核心环节，通过大数据分析工具和算法，对用户行为和商品数据进行深入挖掘和分析，寻找用户兴趣的规律和模式。
这些数据分析结果为个性化推荐算法的建模和实现提供了重要参考。
电子商务平台中的个性化推荐算法研究综述概述随着互联网技术的不断发展，电子商务平台的规模和用户数量呈现出爆发式增长。
如何在庞大的商品库存中，向用户提供个性化的推荐服务成为了电子商务平台中的重要问题。
个性化推荐算法的研究和应用正成为电子商务平台提高用户体验、增加销售额的有力工具。
本文就在电子商务平台中的个性化推荐算法进行综述，包括推荐系统的基本原理、不同的推荐方法以及现有研究中的一些挑战和未来的研究方向。
个性化推荐系统的基本原理个性化推荐系统是根据用户的个人兴趣和行为习惯，为他们推荐可能感兴趣的商品或服务。
个性化推荐系统的基本原理包括用户画像、物品特征、相似度度量和推荐算法。
用户画像是指通过用户行为数据（浏览历史、购买记录等）建立用户的特征模型，以了解用户的兴趣爱好。
物品特征是指对商品或服务进行描述和标签化，以便对其进行分类和相似度计算。
相似度度量是算法评估用户和物品之间相似性的指标，常用的方法包括基于内容的相似度和基于协同过滤的相似度。
推荐算法是根据用户画像、物品特征和相似度度量，计算出用户可能感兴趣的推荐结果。
个性化推荐算法的分类个性化推荐算法按照不同的思想、技术和数据来源可以分为多种类型。
常见的个性化推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于社交网络的推荐算法以及混合推荐算法。
基于内容的推荐算法是通过分析用户对商品或服务的特征和描述，为他们推荐具有相似特征的商品。
这种算法适用于新用户或数据稀疏的情况，但容易出现冷启动问题。
协同过滤推荐算法是利用用户行为数据的相似性，为用户推荐与他们具有相似兴趣的商品。
协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法通过比较用户间的相似度来进行推荐，而基于物品的协同过滤算法则是根据物品间的相似度来进行推荐。
协同过滤算法具有高度的灵活性和准确性，但也存在数据稀疏和冷启动问题。
基于社交网络的推荐算法是通过分析用户在社交网络中的关系和互动行为，为他们推荐他们的朋友喜欢的商品。
个性化推荐系统的文献综述个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会上提出了个性化导航智能体Letizia。
个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Letizia。
电子商务中的个性化推荐算法与系统设计与实现个性化推荐是电子商务中的重要组成部分，它旨在通过分析用户的购买历史、行为偏好和兴趣等数据，为用户提供个性化的商品推荐，从而增加用户的购买转化率和商家的销售额。
本文将介绍电子商务中个性化推荐算法与系统的设计与实现。
个性化推荐算法是实现个性化推荐系统的核心。
其中，协同过滤算法是最经典和常用的方法之一。
它基于用户的历史行为和其他相似用户的行为数据，来预测用户对商品的兴趣。
协同过滤算法通常分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤通过找到与目标用户行为相似的其他用户，为其推荐这些相似用户感兴趣的商品。
而基于物品的协同过滤则是根据用户的历史购买记录，找到和用户过去购买的商品相似的其他商品，并向用户进行推荐。
除了协同过滤算法外，还有内容过滤算法、关联规则挖掘算法等。
在个性化推荐系统的设计与实现中，首先需要收集用户的数据。
这是个性化推荐算法的基础。
通常，电子商务网站会通过用户注册、购物车记录、点击行为等方式来收集用户的数据。
这些数据被组织成用户-商品的稀疏矩阵，其中每个元素表示用户对商品的评分或行为。
接下来，算法需要对这些数据进行预处理和特征提取。
常见的预处理方法包括数据清洗、异常值处理和数据归一化等。
特征提取则是通过对数据进行降维、特征选择和特征转换等方法，提取出能够反映用户兴趣和商品特征的有效特征。
然后，选取适当的个性化推荐算法对数据进行建模和计算。
建模过程中需要考虑算法的效率和准确性。
最后，根据算法的计算结果为用户生成个性化的推荐结果，并将推荐结果呈现给用户。
在个性化推荐系统的实现中需要考虑以下几个方面。
首先是系统的可扩展性。
随着用户数量和商品数量的增加，个性化推荐系统需要有足够的计算和存储资源来支持系统的扩展。
其次是系统的实时性。
用户在浏览电子商务网站时希望能够得到实时更新的个性化推荐结果，因此系统需要具备实时性能。
另外，系统的推荐质量也是一个重要考量因素。
科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究院系：软件学院班级：1105班姓名：学号：指导老师：2013/9/15餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。
本文分析了个性化推荐的特点，发展。
作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。
最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。
Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm.关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering一、概述信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。
为解决这一问题，研究人员提出了个性化推荐系统，可有效地解决在单个的互联网用户在海量信息中的获取有用信息的问题。
个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为，提示用户习惯和喜好，建立相应的推荐算法，为每个用户产生一个推荐列表，使其可以快速地找到自己感兴趣的信息。
上世纪末，推荐系统主要应用于音乐、电影、书籍等产品的推荐。
近年来，推荐系统已被广泛地应用于电子商务领域，成为电子商务中不可缺少的一部分，各大电子商务网站，如Amazon、ebay都不同程度的使用了推荐系统，显著地提高了电子商务企业的销售额，同时也为用户搜索商品提供了方便。
与此同时对推荐系统的研究在理论上促进了多学科的交叉发展。
设计出更优秀的推荐算法已经成为理论界关注的热点。
目前为止，学者们提出了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于复杂网络的推荐算法、混合推荐算法等不同的算法，数据挖掘领域、机器学习领域的一些新方法也被应用到推荐算法中。
二、推荐系统的基本概念和关键问题2.1 推荐系统的定义推荐系统的定义有不少，但被广泛接受的推荐系统的概念和定义是Resnick和Varain锄在1997年给出的：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。
简单来说就是起到了一个导购员的作用。
2.2 推荐系统的发展个性化推荐系统作为一个独立的概念提出源于20世纪90年代。
1995年，卡耐基.梅隆大学的RobertArmstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统Web Watcher；斯坦福大学的MarkoBalabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA；1995年8月，麻省理工学院的Henry Lieberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Letizia；1996年， Yahoo 推出了个性化入口My Yahoo；亚马逊的图书推荐系统成果应用引来学术界的研究热潮。
1997年，AT&T实验室提出了基于协作过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web;1999年，德国 Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个性化电子商务原型系统TELLIM；2000年，NEC研究院的Kurt等人为搜索引擎citeseet 增加了个性化推荐功能；2001年，IBM公司在其电子商务平台Websphere中增加了个性化功能，以便商家开发个性化电子商务网站。
2003年，Google开创了AdWards 盈利模式，通过用户搜索的关键词来提供相关的广告。
AdWords的点击率很高，是Google广告收入的主要来源。
2007年3月开始，Google为AdWords添加了个性化元素。
不仅仅关注单次搜索的关键词，而是对用户一段时间内的搜索历史进行记录和分析，据此了解用户的喜好和需求，更为精确地呈现相关的广告内容。
2008年，开源分布式平台和技术开始渐渐流行，为超大型电子商务网站应用推荐引擎技术奠定了基础。
Hadoop及其子平台Hive、Pig等获得青睐。
专注于分布式推荐系统引擎算法和机器学习算法的apache项目Mahout也在不久后问世。
2.2 推荐系统的体系结构推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。
通用的推荐系统模型流程如图1所示。
推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。
2.3 推荐系统的评价推荐系统性能的优劣也是研究的一个重要方向。
首先预测的准确度是一个重要的评价指标。
其次卖方也希望能够给客户提供新颖的产品，能够给用户惊喜的产品。
人们往往还对推荐系统在算法性能，隐私保护等方面有所要求。
在推荐系统中推荐算法是决定其性能的关键。
下面我将对推荐算法进行较为详细的综述。
三、推荐算法综述推荐算法比较流行的有协同过滤(col—laborative filtering）算法、基于内容的过滤(content based recommendation)算法、基于二部图关系的推荐算法、混合算法。
下面将对这几种算法进行介绍。
3.1 协同过滤(col—laborative filtering）算法协同过滤算法是目前最成功的推荐算法，它于20世纪90年代开始研究并促进了整个推荐系统研究的繁荣。
它的核心思想是用户对一些相似产品的评分比较相似；兴趣爱好相似的用户群对一些产品的评分比较相似。
协同过滤推荐一般分为三类。
基于用户的协同推荐(Userbaed CoIlaborative FiIbering)；基于项目的协同推荐(ItemBased coIlaborative FiIbering)；基于模型的协同推荐(ModelBased coIlaborative Filtering)。
·Userbased协同过滤推荐是提出的最早的协同过滤算法。
其是根据其他用户的观点产生对目标用户的推荐列表。
它基于这样一个假设:如果用户对一些项的评分比较相似,则他们对其它项的评分也比较相似。
协同过滤推荐系统使用统计技术搜索目标用户的若干最近邻居,然后根据最近邻居对项的评分预测目标用户对未评分项的评分,选择预测评分最高的前若干项作为推荐结果反馈给用户。
User-based协同过滤推荐算法的核心就是通过最近邻居的评分产生最后的推荐结果,当前用户对未评分项的评分通过最近邻居对该项评分的加权平均值逼近。
用户相似性度量、最近邻居查询和预测评分是整个Userbased协同过滤推荐算法的主要工作,相应的,Userbased协同过滤推荐算法可以划分为如下三个阶段：1).数据表示:对用户己经购买过的商品进行建模,从而可以有效度量用户之间的相似性。
2).最近邻查询:搜索当前用户的最近邻居。
3).推荐产生:根据当前用户最近邻居对商品的评分信息预测当前用户对未评分商品的评分,产生TOPn一商品推荐。
数据表示:在Userbased协同过滤推荐中,必须根据不同用户对商品的评分信息产生推荐结果。
用户评分数据可以用一个m’n阶矩阵A(m,n)表示,m行代表m个用户,n 列代表n个项,第i行第j列的元素凡J代表用户i对项j的评分。
用户评分数据矩阵如图3.1所示。
图3.1: 用户评分矩阵最近邻查询:最近邻查询是整个Useobased协同过滤推荐算法的核心部分,其效果和效率很大程度上决定了User一based协同过滤推荐算法的效果和效率。
所谓最近邻居,就是购买行为或评分行为与当前用户比较相似的若干用户。
最近邻查询阶段实质上就是Userbased协同过滤推荐算法的模型建立阶段。
.1). 余弦相似性(Cosine):用户评分看作为n维项空间上的向量,如果用户对项没有进行评分,则将用户对该项的评分设为O,用户间的相似性通过向量间的余弦夹角度量。
设用户i和用户j在n维项空间上的评分分别表示为向量I,j,则用户i和用户j之间的相似性sim(I,j)为:分子为两个用户评分向量的内积,分母为两个用户向量模的乘积。
2).相关相似性(Correlation):设用户i和用户j共同评分过的项集合用寿表示,则用户i和用户j之间的相似性sim(i,j)通过Pearson相关系数度量:Ric表示用户i对项c的评分,Ri和Rj分别表示用户i和用户j的平均评分。
3).修正的余弦相似性(Ad,’ustedcosine):在余弦相似性度量方法中没有考虑不同用户的评分尺度问题,修正的余弦相似性度量方法通过减去用户对项的平均评分上述缺陷,设用户i和用户j共同评分过的项集合用介表示,Ii和寿分别表示用户i和用户j评分过的项集合,则用户i和用户j之间的相似性sim(i,j)为:Ri,j表示用户i对项c的评分,i和j分别表示用户i和用户j的平均评分。
