个性化推荐系统：算法解析与深度改进

个性化推荐系统论文深入探讨了在互联网技术普及和电子商务飞速发展的大背景下，如何应对信息爆炸和过载的问题。作者高建煌以硕士学位论文的形式，针对中国科学技术大学的计算机应用技术专业，由指导教师陈恩红教授指导，于2010年完成。论文主要关注推荐系统的关键技术及其在实际应用中的挑战。 论文首先概述了个性化推荐系统的起源和发展，强调其作为解决信息过载的有效工具，尤其在海量数据挖掘的基础上，为用户提供了个性化的决策支持和信息服务。文章着重讨论了几种主流的推荐算法，包括基于规则的推荐、基于内容的推荐、协同过滤（如基于用户的协同过滤和传统关联规则）以及混合推荐系统。这些方法的核心在于理解用户的行为模式和兴趣，以提高推荐的精确性和用户满意度。 针对传统协同过滤技术，如基于用户的协同过滤，论文指出了数据稀疏性和冷启动问题。为解决这些问题，作者提出了User InterestsTransmission (UIT)算法，该算法利用用户兴趣的传播机制，通过计算用户在兴趣维度上的相似性，增强了在数据稀疏情况下的推荐准确性。 针对基于关联规则的推荐系统，论文指出其忽视用户社会性的局限性。为弥补这一不足，作者创新性地设计了一种基于共性群组关联分析的推荐系统。首先，通过构建用户兴趣行为相似性的网络，识别出具有共同兴趣的群体；接着，通过社交挖掘发现多个共性群组，并挖掘频繁项集形成规则库；最后，通过匹配用户历史行为与群组规则库，为群组成员提供个性化的服务。 论文的关键词涵盖了推荐系统、用户兴趣传播、关联规则、共性群组以及个性化服务等核心概念，表明了作者对个性化推荐系统技术的深入研究和实际应用的关注。整个论文不仅介绍了理论框架，还试图解决实际问题，具有较高的学术价值和实用意义。