预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/4
2/4
3/4
4/4

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究 基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究 摘要: 随着互联网的快速发展,个性化推荐系统已经成为了电子商务和社交媒体平台中不可或缺的一部分。传统的推荐系统主要基于协同过滤算法,无法充分利用用户和物品的特征信息。为了解决这个问题,本研究提出了基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统。通过将用户和物品的特征信息转化为矩阵形式,并对矩阵进行非负矩阵分解和聚类算法,可以得到用户和物品之间的潜在相似度。在推荐阶段,通过预测用户对未评级物品的评分,从而实现个性化推荐。实验结果表明,与协同过滤算法相比,基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统在推荐准确性和用户满意度上具有明显优势。 关键词:个性化推荐;非负矩阵分解;聚类算法;推荐准确性;用户满意度 1.引言 个性化推荐系统在电子商务和社交媒体平台中起着至关重要的作用。它通过分析用户的历史行为和偏好,提供个性化的推荐信息,从而减少用户的信息过载,并提高用户的满意度。传统的推荐系统主要基于协同过滤算法,即通过分析用户与物品之间的行为关系,来预测用户对未评级物品的喜好程度。然而,协同过滤算法无法充分利用用户和物品的特征信息,导致推荐结果不准确和用户的满意度低下。 为了解决这个问题,本研究提出了基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统。非负矩阵分解是一种基于矩阵分解的推荐算法,它通过将用户和物品的特征信息转化为矩阵形式,并对矩阵进行分解,得到用户和物品之间的潜在相似度。聚类算法是一种将用户和物品分组的算法,它通过将用户和物品分别聚类,从而发现它们之间的相似性。基于非负矩阵分解与聚类算法,可以综合利用用户和物品的特征信息,提高推荐准确性和用户满意度。 2.相关工作 过去几十年,有很多研究专注于个性化推荐系统的改进。最初的个性化推荐系统主要基于基于内容的过滤算法,即通过分析用户和物品的特征信息,来进行推荐。然而,基于内容的过滤算法依赖于手动定义的特征信息,无法充分利用用户和物品的隐式信息。 协同过滤算法是另一种常用的推荐算法,它通过分析用户与物品之间的行为关系,来预测用户对未评级物品的喜好程度。协同过滤算法有两种主要的实现方式: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寻找与目标用户兴趣最相似的用户,来进行推荐。基于物品的协同过滤通过寻找与目标物品最相似的物品,来进行推荐。然而,协同过滤算法无法充分利用用户和物品的特征信息,导致推荐结果不准确和用户的满意度低下。 3.方法 本研究提出的基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统主要包括以下几个步骤: 3.1数据预处理 首先,需要对原始数据进行预处理。预处理的目标是将原始数据转化为矩阵形式,以便进行矩阵分解和聚类算法。对于用户-物品评分数据,可以将其转化为一个用户-物品评分矩阵,其中每一行表示一个用户,每一列表示一个物品,每个元素表示用户对物品的评分。对于用户和物品的特征信息,可以将其转化为相应的矩阵。 3.2非负矩阵分解 非负矩阵分解是一种将矩阵分解为非负矩阵的方法。在推荐系统中,可以将用户-物品评分矩阵分解为用户-特征矩阵和物品-特征矩阵,其中每一行表示一个用户或物品,每一列表示一个特征,每个元素表示用户或物品对特征的偏好程度。非负矩阵分解的目标是通过最小化原始矩阵与分解矩阵之间的差异,得到最优的分解结果。 3.3聚类算法 聚类算法是一种将用户和物品分组的算法。在推荐系统中,可以将用户和物品分别聚类,从而发现它们之间的相似性。常用的聚类算法包括K-means算法和谱聚类算法。聚类算法的目标是通过最大化聚类内部的相似性,最小化聚类之间的差异,得到最优的聚类结果。 3.4推荐阶段 在推荐阶段,可以通过预测用户对未评级物品的评分,来实现个性化推荐。预测用户对未评级物品的评分的方法通常包括基于用户的推荐和基于物品的推荐。基于用户的推荐通过计算目标用户与其他用户之间的相似度,从而预测目标用户对未评级物品的评分。基于物品的推荐通过计算目标物品与其他物品之间的相似度,从而预测目标用户对未评级物品的评分。 4.实验结果 为了评估基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统的性能,本研究进行了一系列实验。实验数据采用了一个公开的电影评分数据集,其中包含了用户对电影的评分信息。实验结果表明,基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统在推荐准确性和用户满意度上具有明显优势,相比于传统的协同过滤算法。 5.结论 本研究提出了一种基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统。通过将用户和物品的特征信息转化为矩阵形式,并对矩阵进行非负矩阵分解和聚类算法,可以得到用户和物品之间的潜在相似度。在推荐阶段,通过预测用户对未评级物品的评分,从而实现个性化推荐。实验结果表明,基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统在推荐准确性和用户满意度上具有明显优势。未来的研究方向可以