融合内容与协同过滤的单类推荐算法研究

本篇论文标题为《融合内容信息的单类协同过滤推荐算法研究》，是一篇针对计算机科学与技术专业的本科毕业论文，由徐留同学完成，指导教师为潘微讲师，学号2012080173，于2016年4月27日提交。论文主要探讨了推荐系统中的关键问题，旨在融合内容信息以提升推荐效果。 1. 引言部分（1.1研究背景及意义）: 介绍了研究背景，强调了随着互联网信息爆炸性增长，个性化推荐系统的需求日益突出。融合内容信息有助于提高推荐的精准度和用户满意度，而单类协同过滤作为基础推荐方法之一，通过分析用户历史行为数据挖掘潜在兴趣，具有重要的研究价值。 1.2 本文主要工作: 作者专注于开发一种融合内容信息的单类协同过滤推荐算法，可能是通过对用户的行为、偏好和内容特征进行深度分析，结合基于内容的推荐和协同过滤的优势，构建出一个更全面的推荐策略。 1.3 论文组织结构: 分为引言、推荐系统概述、预备知识和具体算法研究。首先概述了推荐系统的概念，包括主要符号表、推荐系统的发展概况和典型算法如基于内容、协同过滤以及混合式推荐的介绍。然后，通过预备知识部分深入讲解了Bayesian Personalized Ranking (BPR) 和 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 这两种核心算法，特别是BPR的PairwisePreferenceAssumption、预测公式、目标函数等理论基础，以及如何利用这些理论来改进单类协同过滤。 2. 推荐系统概述: 详述了推荐系统的基本概念，包括符号表的定义、推荐系统的工作原理，以及不同类型推荐算法的特点，如基于内容的推荐依据用户的个人喜好，协同过滤则关注用户行为相似性的发现，混合式推荐则是将两者结合起来。 2.3 典型推荐算法概览: 提供了算法的详细剖析，分别介绍了基于内容的推荐系统，它依赖于用户的历史行为和物品的属性；协同过滤，侧重于用户群体之间的行为相似性；以及混合式推荐系统，旨在优化算法性能，综合考虑不同类型的推荐策略。 2.4 推荐系统评价指标: 通过评分预测和TopN推荐两种评价方式，量化推荐系统的准确性和覆盖率，确保推荐算法的有效性。 这篇论文深入研究了融合内容信息的单类协同过滤推荐算法，涉及了推荐系统的关键理论、方法和评估标准，具有较高的学术价值，对于理解个性化推荐系统的设计和优化具有重要意义。