基于數(shù)據(jù)挖掘技術的協(xié)作過濾研究.pdf

1、隨著信息技術的高速發(fā)展,Internet上的信息資源呈指數(shù)膨脹,出現(xiàn)了所謂的"信息過載"和"信息迷向"問題,即人們很難找到自己感興趣的信息,即使找到了一些,也經(jīng)?；煊泻芏?噪音".協(xié)作過濾(Collaborative Filtering)正是應這種需要而產(chǎn)生的.協(xié)作過濾,又叫社會過濾(Social Filtering),在信息過濾和推薦系統(tǒng)中正迅速成為一項很受歡迎的技術.它通過分析用戶興趣,在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶,綜合

2、這些相似用戶對某一信息的評價,形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度的預測.該文詳細分析了協(xié)作過濾算法以及它的實現(xiàn)步驟.針對協(xié)作過濾研究所面臨的其中一個問題:數(shù)據(jù)的稀疏性,探討了通過數(shù)據(jù)預處理技術和采用算法產(chǎn)生評分兩種方式加以改善.對于協(xié)作過濾研究的另外一個問題:算法的可擴展性,探討了通過聚類算法來提高協(xié)作過濾系統(tǒng)的可擴展性.并且通過實驗證明這些方法均可以有效改善協(xié)作過濾研究所面臨的問題.接著在對傳統(tǒng)的協(xié)作過濾算法研究的基礎上提出了基于