1、學校代碼：10126分類號：論文題目肇號JJ編號：基于社交網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏性問題的研究學院：計算機學院專業(yè)：計算機科學與技術研究方向：計算機網(wǎng)絡姓名：高猛指導教師：李茹教授2015年5月4日內蒙古大學碩士學位論文基于社交網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏性問題的研究摘要隨著信息技術的高速發(fā)展和信息資源的迅速膨脹，人們從海量數(shù)據(jù)中找到自己真正感興趣的信息變得越來越困難，這就是著名的“信息過載問題”。推薦系統(tǒng)一直被認為是解決信息過載問題的重要技術

2、，它能夠根據(jù)用戶的歷史記錄預測用戶的偏好，從海量數(shù)據(jù)中找出用戶感興趣的信息。推薦系統(tǒng)已經(jīng)成功應用于電子商務、個性化廣告推薦、個性化網(wǎng)絡服務等領域。協(xié)同過濾推薦算法是現(xiàn)在最為成功的推薦算法，但該算法面臨著嚴重的數(shù)據(jù)稀疏性問題?，F(xiàn)有的方法主要是通過提高評分矩陣的密度或者修正推薦的關鍵過程來緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題對推薦算法的不利影響，但這兩種方法都沒有從本質上解決數(shù)據(jù)稀疏性問題。本文從增加信息類別的角度出發(fā)，把社交網(wǎng)絡中用戶的好友關系、標簽信息以

3、及項目的近鄰關系加入推薦模型，用于緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題對推薦算法的不利影響。在結合社交網(wǎng)絡緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題的過程中，本文首先闡述了用戶的評分數(shù)據(jù)存在的嚴重的數(shù)據(jù)稀疏性問題；其次，分析了社交網(wǎng)絡中用戶的好友關系、標簽信息在緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題中的作用；再次，分析了項目的近鄰關系對數(shù)據(jù)稀疏性問題的影響；最后，通過實驗驗證了社交網(wǎng)絡中用戶的好友關系、標簽信息以及項目的近鄰關系可以緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題，提高推薦算法的性能。關鍵字：推薦系統(tǒng)；協(xié)同過濾