1、于内存的协同过滤算法基于模型的协同过滤算法相似度算法本章小结第章基于概率矩阵分解的服务预测方法引言问题描述算法设计概率矩阵分解模第章绪论课题的研究背景及意义国内外研究现状主要研究内容本文的组织结构第章服务及推荐系统服务和服务基本概念服务的技术及介绍推荐系统用户特征向量生,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要第章绪论课题的研究背景及意义国内外研究现状主要研究内容本文的组织结构第章服务及推荐系统服务和服务基本概念服务的技术及介绍推荐系统用户特征向量生成模块特征物品相关推荐模块过滤与排名模块协同过滤算法介绍基于内存的协同过滤算法基于模型的协同过滤算法相似度算法本章小结第章基于概率矩阵分解的服务预测方法引言问题描述算法设计概。
2、或者物品的资料数据而导致了算法失效，这是该领域研究的重难点之。对于历史数据集的依赖性比较大，数据质量的好坏直接决定了推荐算法的性能上限。基于模型的协同过滤算法这类方法首先构建预定义的机器学习模型，根据用户对物品的历史偏好数据，利用统计学以及机器学习方法训练得到预测模型用以预测用户对推荐物品的偏好值。常用的方法包括贝叶斯模型潜在语义分析模型主题模型最大熵模型等。潜在因子模型作为经典的矩阵分解方法，在讨论预测用户对未评分的物品的偏好值这评分预测问题时，般地，可以从中抽象为预测矩阵缺失值问题。早期的矩阵分解模型即为数学意义上的，奇异值分解就被提出解决这问题。它的缺点比较明显，难以在实际的系统中运用，因为可能会导致计算过载以及内存不足等性能瓶颈问题。例如，分解万方数据杭州电子科。
3、。其计算公式为,其次，我们介绍距离度量欧几里得距离。它是最为常见的度量方法，度量了欧几里得空间中多个点之间的绝对距离。其计算公式为,其中，欧几里得距离有必要确保不同维度的计量值保持相同的刻度单位。曼哈顿距离。它来源于城市块距离，顾名思义，它度量了城市两点之间的街区距离。例如，向北行走个街道，向东行走个街道，则共行走了个街道的距离。其计算公式为,明可夫斯基距离。它是上述两种距离度量的般形式。其计算公式为,其中，是实数，，这种距离也成为范数。当，它表示曼哈顿距离，即范数当，它表示欧几里得距离，即范数。切比雪夫距离。它是趋于无穷大时的明可夫斯基距离的特殊表达式，它通过找出相应的特征，产生两个对象之间的最大值差，其又称为范数。它的计算公式为。
4、分矩阵分解成两个低秩的特征矩阵之积，其基本原理是通过将用户和物品映射到同个潜在特征空间，利用两者特征向量内积拟合对应评分的形式完成分解过程。作为本文的基础模型，概率矩阵分解模型可看作潜在因子模型的概率化解释。它假定用户与物品两个潜在特征矩阵中的值服从正态分布，通过概率图模型与后验概率最大化可以推导出具有正则项的最小化目标函数公式。概率矩阵分解模型从概率上保证了模型可行性的同时，也为本文利用先验知识进步扩展该模型提供了扎实的统计理论基础。除了上述两个基本方法，这类方法之中还有著名的非负矩阵分解，由于保证了求解的两个低秩矩阵中的参数为正值使得它更具有现实应用的价值，但在评分预测问题中基于各指标的评测中大部分均表现不佳。相似度算法在诸如最近邻分类聚类分析以及离群点分析等这类数。
5、实验中的。这方法克服了上述缺点，并且进步地推动了学术界对于矩阵分解类方法的研究进展。与传统数学意义上的分解不同，评分矩阵不再分解为三个矩阵，而是两个低秩矩阵以内积的通过标准网络协议用以保证互联网上异构平台间的应用服务可进行互操作的技术。随着互联网以及服务技术的快速发展，企业的开发需求不断更迭，服务将成为今后的互联网技术中的关键部分之。当用户需要实现背景及意义服务是种自描述自包含的用于构建分布式应用的可用网络模块，它通过标准的协议使得分布在互联网中不同机器上的应用之间可进行数据交换或者集成业务逻辑更为复杂的系统应用,。它是种实验验证与分析算法性能比较参数对预测准确率的影响参数对预测准确率的影响综合实验验证与分析本章小结第章总结与展望工作总结工作展望致谢参考文献附录万方数。
6、技大学硕士学位论文之前需要完成平均值填充，则评分矩阵会由稀疏矩阵变为稠密矩阵。般而言，实际的推荐系统中，用户和物品的基数很大，则存储空间要求很高，实际上该方法以现有的存储配置来说不可接受。并且，该方法的计算方式极其复杂，尤其是对于高维度的稠密矩阵来说，其完成计算需要很长的时间。由于上述缺点，分解直没有较大的研究进展。直到推荐算法大赛开始之后，由提出了个改进版的算法，即本文实验中的。这方法克服了上述缺点，并且进步地推动了学术界对于矩阵分解类方法的研究进展。与传统数学意义上的分解不同，评分矩阵不再分解为三个矩阵，而是两个低秩矩阵以内积的形式表示ˆ,均表示维的潜在特征矩阵，其维度的大小可以自定义并且每维度的值隐含了用户对于潜在类别的感兴趣程度。潜在因子模型将高秩的评。
7、率矩阵分解模型基于偏置的概率矩阵分解模型基于相似邻居正则化的概率矩阵分解模型基于相似邻居正则化的偏置概率矩阵分解模型本章小结第章基于潜在因子模型的服务预测方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文引言问题描述算法设计扩展的基准偏置模型基于奇异值分解的潜在因子模型基于潜在特征空间映射的近邻模型基于近邻模型与潜在因子模型相结合的预测方法基于相似邻居正则化与潜在特征空间映射的混合模型本章小结第章实验验证与分析实验准备评测指标平均值误差均方根误差基于相似邻居正则化的概率矩阵分解模型实验验证与分析算法性能比较参数对预测准确率的影响参数对预测准确率的影响基于潜在特征空间特征映射的潜在因子模型实验验证与分析算法性能比较参数对预测准确率的影响参数对预测准确率的影响综合实验验证与分析本章。
8、小结第章总结与展望工作总结工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论课题的研究背景及意义服务是种自描述自包含的用于构建分布式应用的可用网络模块，它通过标准的协议使得分布在互联网中不同机器上的应用之间可进行数据交换或者集成业务逻辑更为复杂的系统应用,。它是种通过标准网络协议用以保证互联网上异构平台间的应用服务可进行互操作的技术。随着互联网以及服务技术的快速发展，企业的开发需求不断更迭，服务将成为今后的互联网技术中的关键部分之。当用户需要实现具体的业务功能时，其可以尝试通过服务搜索引擎从海量的服务库中找寻到其所需要的功能符合的服务以作候选之用，而不必自己实现以至于浪费资源。然而，当用户面对如此众多具有致或者类似功能实现的服务，如何选择其中最佳的服务。
9、作为经典的矩阵分解方法，在讨论预测用户对未评分的物品的偏好值这评分预测问题时，般地，可以从中抽象为预测矩阵缺失值问题。早期的矩阵分解模型即为数学意义上的，奇异值分解就被提出解决这问题。它的缺点比较明显，难以在实际的系统中运用，因为可能会导致计算过载以及内存不足等性能瓶颈问题。例如，分解万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文之前需要完成平均值填充，则评分矩阵会由稀疏矩阵变为稠密矩阵。般而言，实际的推荐系统中，用户和物品的基数很大，则存储空间要求很高，实际上该方法以现有的存储配置来说不可接受。并且，该方法的计算方式极其复杂，尤其是对于高维度的稠密矩阵来说，其完成计算需要很长的时间。由于上述缺点，分解直没有较大的研究进展。直到推荐算法大赛开始之后，由提出了个改进版的算法，即本文。
10、据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论课题的研究章实验验证与分析实验准备评测指标平均值误差均方根误差基于相似邻居正则化的概率矩阵分解模型实验验证与分析算法性能比较参数对预测准确率的影响参数对预测准确率的影响基于潜在特征空间特征映射的潜在因子模型题描述算法设计扩展的基准偏置模型基于奇异值分解的潜在因子模型基于潜在特征空间映射的近邻模型基于近邻模型与潜在因子模型相结合的预测方法基于相似邻居正则化与潜在特征空间映射的混合模型本章小结第型基于偏置的概率矩阵分解模型基于相似邻居正则化的概率矩阵分解模型基于相似邻居正则化的偏置概率矩阵分解模型本章小结第章基于潜在因子模型的服务预测方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文引言问成模块特征物品相关推荐模块过滤与排名模块协同过滤算法介绍基。
11、据分析与数据挖掘应用中，我们需要评估对象之间的相似性或者相异性。为便于解释和举例，假设我们比较的个对象分别为和，并且它们都拥有个维度的特征，即,。对象和之间的相似度记为对象和之间的相异性通过距离度量来表示，记为,。在些情况下，在计算对象之间的距离时需要将它们的特征值规范化。首先，我们介绍相似度度量余弦相似度。它是种在自然语言处理文本挖掘等领域中常被用来计算文档相似程度的度量。其计算公式为万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,皮尔森相关系数。即，这也是本文采用的相似度算法的原型，它从统计角度反映了两个对象之间的线性相关程度。其计算公式为,相关系数。它通常用来度量拥有非数值化特征的对象的相似程度，它只关注两个对象之间是否具有致的特征。
12、以构建应用成为了个极具价值的研究课题。用户构建分布式应用时需要同时考虑服务的功能特性与非功能特性这两个方面的因素。对于功能特性，用户可通过服务搜索引擎搜寻到所需功能致或者类似的服务候选集对于非功能特性，用户需要通过响应时间吞吐量等系列指标进行判断并从众多的服务候选集中选择最为合适的服务用以构建应用,。随着服务在很多领域据的增加会不断提升推荐的效果，这是种数据驱动的算法。可以为用户推荐其未见过的长尾物品，保证惊喜度与新颖性以给予用户新鲜的体验感。它的缺点也比较明显,稀疏性问题。由于用户与物品的数量规模比较大，用户评价物品的行为比较少，使得大量物品可能没有被用户评价过，导致了大量的用户无法获得推荐结果。冷启动问题。新用户或者新物品进入推荐系统，由于缺少这些用户的历史行为数据。
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