论文摘要
目前，推荐系统作为信息过滤技术中必不可少的一种方法，已经引起了广泛的关注。随着网络的普及，电子商务系统的规模越来越大，系统中的用户和项目数量日益膨胀，然而传统的协同过滤(CF)算法主要集中在把最相关的项目推荐给用户而没有考虑环境信息，导致推荐结果可能偏离用户的需求。因此，如何改善推荐系统的推荐质量成为推荐领域广泛关注的热点问题，本论文综合分析了国内外推荐系统研究的现状，进一步对CF推荐技术进行了更为深入的研究。首先，针对CF算法无法及时反映用户兴趣随时间的动态变化问题，提出了一种基于用户评分时间权重的协同过滤推荐算法。通过在推荐过程中附加用户的评分时间权重，提出了一种结合矩阵分解和时间权重的协同过滤推荐算法。同时提出一种基于时间权重的计算方法，为每个评分项设置一个时间权重，将时间权重附加到基本的矩阵分解模型中，并对其进行分解，更好的反映了用户兴趣变化问题。其次，针对传统CF算法在向用户提供推荐服务时忽略了用户所处环境信息的问题，提出了一种基于核聚类的环境感知推荐算法。对于用户的评分环境信息，使用核聚类算法对其进行聚类，生成聚类中心以及隶属矩阵；然后将目标用户当前的环境与生成的环境聚类进行匹配，同时利用隶属映射函数将非活动环境中的评分数据映射到活动环境聚类中，最终使用选出符合目标用户的评分信息为用户做推荐。最后，对算法的有效性进行了实验验证，并与现有的推荐方法进行了比较。
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