【摘 要】
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随着互联网和移动互联网技术的迅猛发展,网站中的数据规模急速增长,为了解决出现的信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过挖掘算法和数据分析技术推测用户兴趣并主动推送信息。传统的推荐算法通常仅利用单一领域中的数据,无法解决新用户的冷启动问题,并且算法性能会受到领域中数据稀疏性的限制。跨领域推荐可以通过迁移其他辅助领域的知识来缓解以上问题,提升推荐效果。基于此,本文开展了基于共享知识迁移的跨领域推荐
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随着互联网和移动互联网技术的迅猛发展,网站中的数据规模急速增长,为了解决出现的信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过挖掘算法和数据分析技术推测用户兴趣并主动推送信息。传统的推荐算法通常仅利用单一领域中的数据,无法解决新用户的冷启动问题,并且算法性能会受到领域中数据稀疏性的限制。跨领域推荐可以通过迁移其他辅助领域的知识来缓解以上问题,提升推荐效果。基于此,本文开展了基于共享知识迁移的跨领域推荐算法研究,主要内容如下:（1）在领域之间不存在重叠用户的场景下,针对数据稀疏性问题和跨领域推荐算法中存在的负迁移问题,本文提出了结合共享评分和评分偏移的跨领域推荐算法（Sharing Ratings Pattern and Rating Bias,SRPRB）。首先通过改进的概率矩阵分解和密度峰值聚类算法提取用户群体的偏好作为领域之间的共享知识,然后将其迁移到目标领域以缓解数据稀疏性的影响。最后考虑到领域间存在差异,将迁移的共享知识与目标领域中用户的个性偏好相结合,减少负迁移带来的影响。（2）在领域间用户重叠的场景下,针对数据稀疏问题和新用户的冷启动问题,本文从知识聚合和知识迁移的角度提出了基于特征映射的跨领域迁移推荐算法（Fearure Mapping for Cross-Domain Transfer,FMCDT）。首先根据用户在不同领域中的评分专业度融合用户特征,实现领域间知识聚合。然后通过多层感知机来学习不同领域中用户特征间的非线性关系,最后由学习到的映射函数帮助冷启动用户提供推荐。在给出必要的理论分析基础上,本文在Movielens、Eachmovie、豆瓣图书和豆瓣电影数据集上进行了实验,并以RMSE和MAE作为评价标准,理论分析与实验结果均表明了本文所提算法可以缓解数据稀疏性问题,同时推荐性能也得到了一定的提升。
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