【摘 要】
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随着互联网产业的发展和普及,人们在获取和发布各类信息变得非常方便,但是伴随而来的是信息数据量的快速增加,从而导致用户会面对信息过载等各种问题。在这个庞大的信息库中,大部分的信息对于用户来说是不感兴趣的,所以用户找到对自己有用的信息或者是自己喜欢的产品简直是海底捞针。因此,个性化推荐系统的产生解决了这一问题,该系统使用户能够更轻松快捷地找到自己喜欢的产品,同时为用户提供相应的个性化服务。现如今协同过
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随着互联网产业的发展和普及,人们在获取和发布各类信息变得非常方便,但是伴随而来的是信息数据量的快速增加,从而导致用户会面对信息过载等各种问题。在这个庞大的信息库中,大部分的信息对于用户来说是不感兴趣的,所以用户找到对自己有用的信息或者是自己喜欢的产品简直是海底捞针。因此,个性化推荐系统的产生解决了这一问题,该系统使用户能够更轻松快捷地找到自己喜欢的产品,同时为用户提供相应的个性化服务。现如今协同过滤算法和一些经典的推荐算法常用于个性化推荐系统中,并被大家所认可,但在实际应用过程中,这些算法都不考虑数据的稀疏性和扩散性,从而导致随着用户和数据的不断更新和增加,推荐系统的推荐性能会降低。本文针对相关问题进行了深入的研究和探索,并通过实践完成以下几个工作:（1）阐述了个性化推荐系统的研究背景及其意义,详细介绍了非负矩阵分解（NMF）、个性化推荐系统和K-means聚类算法的国内外研究现状,并对个性化推荐系统中应用最广泛之一的推荐算法——协同过滤算法做了重点分析。（2）为了解决推荐系统经典算法中出现的稀疏性、可扩展性和冷启动等问题,使用非负矩阵分解对矩阵进行降维处理,同时利用K-means聚类算法对用户进行分类来提高算法的可扩展性。（3）为了解决K-means算法中离散数据对聚类结果产生的影响,改进K-means算法并对数据采取预处理,进一步提高模型的计算精度。（4）将带有稀疏约束的非负矩阵分解和K-means聚类算法相结合,提出SNMF-K模型,利用用户偏好相似度对用户进行划分,得到聚类结果。（5）通过提出的新的组合推荐算法,并用Movielens数据集进行了对比实验,验证了本文推荐算法的推荐性能的提高。
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