基于协同过滤算法的推荐系统
基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现
Computer Era No.22020DOI:10.16644/33-1094/tp.2020.02.020基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现*金强山，冯光(新疆理工学院信息工程系，新疆阿克苏843100)摘要：为了改善单一协同过滤算法在餐饮推荐系统中存在的“数据稀疏”问题，采用基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法相融合的方式，两种算法之间取长补短，设计餐饮推荐系统推荐引擎架构，实现基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统。
关键词：混合算法；协同过滤算法；餐饮推荐系统；个性化推荐中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1006-8228(2020)02-74-03Research on catering recommender system based on hybrid collaborativefiltering algorithmJin Qiangshan ，Feng Guang(Department of Information Engineering,Xinjiang Institute of Technology,Aksu,Xijiang 843100,China)Abstract ：In order to improve the data sparsity of the single collaborative filtering algorithm in catering recommender system,the user-based collaborative filtering algorithm is combined with the commodity-based collaborative filtering algorithm,to design the recommendation engine architecture of the catering recommender system,and thereby implement the catering recommender system based on hybrid collaborative filtering algorithm.Key words ：hybrid algorithm ；collaborative filtering algorithm ；catering recommender system ；personalized recommendation收稿日期：2019-08-27*基金项目：新疆理工学院2017大学生创新训练重点项目（2017年度校内项目）作者简介：金强山（1990-），男，甘肃金昌人，硕士学位，讲师，主要研究方向：机器学习与数据挖掘。
推荐系统的常用算法原理和实现
推荐系统的常用算法原理和实现推荐系统是将用户的兴趣和需求与商品或服务进行匹配，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。
在实践中，推荐系统使用各种不同的算法来实现这一目标。
以下是一些常见的推荐系统算法原理和实现的介绍。
1. 协同过滤算法（Collaborative Filtering）协同过滤算法是推荐系统中最常见的算法之一、它基于用户和物品之间的关联性来进行推荐。
协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将他们的喜好推荐给目标用户。
基于物品的协同过滤则是找到与目标物品相似的其他物品，并将这些相似物品推荐给目标用户。
2. 基于内容的推荐算法（Content-based Filtering）基于内容的推荐算法是根据用户对物品的历史行为和物品的特征信息来进行推荐。
该算法通过比较用户的兴趣和物品的特征来决定哪些物品是相似的，并推荐相似的物品给用户。
例如，如果一个用户喜欢电影A，基于内容的推荐算法可以找到其他电影，这些电影的类型，演员或导演与电影A相似，然后将这些相似的电影推荐给用户。
3. 矩阵分解算法（Matrix Factorization）矩阵分解算法是一种通过将用户-物品关联矩阵分解为两个低秩矩阵来进行推荐的算法。
通过低秩矩阵的分解，可以发现用户和物品之间的隐含特征，从而预测用户对未知物品的评分。
矩阵分解算法的一个典型应用是在电影推荐系统中，根据用户的评分数据，将用户和电影关联矩阵分解为用户-隐含特征矩阵和电影-隐含特征矩阵。
4. 多臂赌博机算法（Multi-Armed Bandit）多臂赌博机算法是一种用于在线推荐系统中的算法。
它基于动态调整推荐策略，根据用户的反馈来优化推荐结果。
多臂赌博机算法类似于一个赌博机，每个臂代表一种推荐策略，根据用户的反馈进行调整。
如果其中一种策略获得了较好的反馈，系统将更多地使用该策略进行推荐；如果其中一种策略获得了较差的反馈，系统将减少该策略的使用。
协同过滤算法在电商推荐系统中的应用
协同过滤算法在电商推荐系统中的应用随着电商行业的不断发展，推荐系统已经成为许多电商平台必不可少的一部分。
而协同过滤算法作为推荐系统中的一种经典算法，被广泛应用于电商推荐系统中，取得了不错的效果。
一、什么是协同过滤算法协同过滤算法是推荐系统中的一种基础算法，它的主要思想是选取一部分相似用户，根据这些用户的历史行为给特定用户进行推荐。
它的核心在于通过用户的行为数据，从而找到相似的用户来进行推荐，例如某一个用户喜欢的商品通常会被其他喜欢类似商品的用户喜欢。
协同过滤算法分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是将用户和其他用户的历史行为进行比对，找到相似的用户，从而将相似用户所行为的商品推荐给需要推荐的用户。
而基于物品的协同过滤是将所需推荐的商品和其他商品进行比对，找到相似商品，从而将相似商品推荐给需要推荐的用户。
协同过滤算法在推荐系统中可以用于分析用户行为数据，推荐可能感兴趣的商品，优化商品推荐组合等方面，提高用户满意度和商家利润。
二、协同过滤算法的优点协同过滤算法的优点主要体现在以下几个方面：1、基于实际的用户行为协同过滤算法可以根据用户的实际行为来进行商品推荐，采集用户的历史行为比较精确，推荐的商品也会更加准确。
2、个性化推荐协同过滤算法可以识别同样兴趣爱好的用户，并根据这些用户的行为给目标用户推荐他可能感兴趣的商品，从而实现个性化的商品推荐。
3、目标明确协同过滤算法的目标是推荐可能感兴趣的商品，推荐结果更加精确，同时也能够减轻用户的选择负担，提高用户的购物体验。
三、协同过滤算法在电商推荐系统中的应用协同过滤算法在电商推荐系统中的应用主要体现在以下几个方面：1、推荐商品协同过滤算法可以通过用户购买、点击、浏览等历史行为，找到和目标用户兴趣类似的用户，并根据这些用户购买或浏览过的商品推荐给目标用户。
这样可以减轻用户选择商品的负担，提高用户的购物体验。
2、优化商品推荐组合协同过滤算法可以根据用户的历史行为，识别出用户对于各类商品的兴趣点，从而进行商品推荐组合，提高商品推荐的精准度和用户的满意度。
协同过滤算法的推荐准确度评价方法(Ⅰ)
协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，它通过分析用户的行为和偏好，来为用户推荐可能感兴趣的物品。
随着互联网的发展和数据的爆炸式增长，推荐系统在电商、社交网络等领域扮演着越来越重要的角色。
而协同过滤算法的推荐准确度评价方法，对于优化推荐系统的性能和提升用户体验至关重要。
一、评价指标推荐系统的准确度评价指标通常包括准确率（Precision）、召回率（Recall）、覆盖率（Coverage）和平均流行度（Average Popularity）等。
其中准确率和召回率是衡量推荐结果的重要指标，覆盖率和平均流行度则能反映推荐系统的全面性和个性化程度。
准确率指的是推荐物品中用户感兴趣的比例，计算公式为：准确率=推荐物品中用户感兴趣的物品数 / 推荐物品总数。
而召回率则是指用户感兴趣的物品中被推荐出来的比例，计算公式为：召回率=推荐物品中用户感兴趣的物品数 / 用户感兴趣的物品总数。
在评价推荐系统时，需要综合考虑准确率和召回率两者的表现。
覆盖率衡量的是推荐系统能够推荐到多少不同的物品，其计算公式为：覆盖率=推荐物品集合中的物品数 / 总物品数。
平均流行度则是所有推荐物品流行度的平均值，流行度可以用物品被推荐的次数来衡量。
二、评价方法为了评价协同过滤算法的推荐准确度，可以采用离线实验和在线实验相结合的方法。
离线实验是在历史数据集上进行模拟实验，通过计算准确率和召回率等指标来评价推荐算法的性能。
而在线实验则是将推荐算法应用到真实的推荐系统中，通过用户的实际反馈来评估算法的效果。
在离线实验中，可以采用交叉验证（Cross Validation）的方法，将历史数据集分为训练集和测试集，分多次进行实验，计算准确率和召回率的平均值作为评价指标。
此外，还可以采用AUC（Area Under the Curve）和RMSE（Root Mean Square Error）等指标来评价推荐算法的性能，以全面地评估算法的准确度。
基于协同过滤算法的服装个性化推荐研究
基于协同过滤算法的服装个性化推荐研究随着社会经济的发展和科技的进步，人们对服装的个性化需求不断增加。
传统的服装购物体验往往难以满足消费者的个性化需求。
基于协同过滤算法的服装个性化推荐成为了研究的热点之一。
本文将对基于协同过滤算法的服装个性化推荐进行深入探讨，探讨其原理、方法和应用情况。
一、研究背景随着互联网的普及，电子商务平台的兴起，消费者在购买服装时可以通过网络获取更多的选择。
面对成千上万的服装款式和品牌，消费者往往难以快速找到适合自己的服装。
传统的商品推荐系统往往基于用户的历史购买记录或者商品的属性进行推荐，很难根据用户的个性化需求进行定制化推荐。
基于协同过滤算法的服装个性化推荐成为了解决这一问题的有效方法。
二、协同过滤算法原理协同过滤算法是一种根据用户行为数据进行推荐的算法，其原理是通过挖掘用户间的相似度或者商品间的相似度来进行推荐。
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
基于用户的协同过滤算法以用户之间的相似度为基础，将用户分为多个群体，然后根据用户群体的喜好对其他用户进行推荐。
基于物品的协同过滤算法则是以商品之间的相似度为基础，将商品分为多个群体，然后根据用户的偏好对其他商品进行推荐。
基于协同过滤算法的服装个性化推荐方法主要分为以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集用户的行为数据，包括用户的点击、购买、收藏等行为数据，以及服装的属性信息，如款式、颜色、尺码等。
2. 用户相似度计算：利用已有的用户行为数据计算用户之间的相似度，常用的计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
3. 商品相似度计算：同样利用已有的用户行为数据计算商品之间的相似度，以便进行商品间的推荐。
4. 推荐算法：根据用户相似度和商品相似度，利用协同过滤算法对用户进行商品推荐。
常用的推荐算法有基于邻域的算法、基于模型的算法等。
5. 评估和改进：对推荐结果进行评估，并根据评估结果进行算法的改进，提高推荐系统的准确性和效果。
《2024年推荐系统的协同过滤算法与应用研究》范文
《推荐系统的协同过滤算法与应用研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，信息过载问题日益突出，为用户提供准确、高效的推荐服务成为了许多网站和应用的迫切需求。
在这样的背景下，推荐系统应运而生，其中协同过滤算法作为推荐系统中的核心算法，得到了广泛的应用和研究。
本文将重点介绍协同过滤算法的原理、分类、应用及研究现状。
二、协同过滤算法的原理与分类1. 原理协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，其基本思想是利用用户的历史行为数据，寻找与当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好信息，为当前用户推荐其可能感兴趣的内容。
2. 分类协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。
（1）基于用户的协同过滤：通过计算用户之间的相似度，将相似度高的用户进行分组，然后根据同一组内其他用户的行为数据，为目标用户推荐其可能感兴趣的内容。
（2）基于项目的协同过滤：通过计算项目之间的相似度，根据用户的历史行为数据，为目标用户推荐与其之前喜欢过的项目相似的其他项目。
三、协同过滤算法的应用协同过滤算法在推荐系统中的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 电子商务领域：通过协同过滤算法，为用户推荐感兴趣的商品、提高购物体验、增加销售额。
2. 社交网络领域：为用户推荐可能感兴趣的好友、兴趣小组等信息，扩大社交圈层。
3. 视频网站领域：根据用户的观看历史、搜索记录等信息，为用户推荐感兴趣的影视剧、综艺节目等。
4. 音乐平台领域：根据用户的听歌记录、收藏信息等，为用户推荐相似的音乐作品。
四、协同过滤算法的研究现状与挑战目前，协同过滤算法在推荐系统中的应用已经取得了显著的成果。
然而，随着数据量的不断增长和用户需求的日益多样化，协同过滤算法也面临着一些挑战：1. 数据稀疏性问题：由于用户的行为数据往往是不完整的，导致在计算相似度时出现数据稀疏问题，影响推荐效果。
2. 冷启动问题：对于新用户或新项目，由于缺乏历史行为数据，难以进行有效的推荐。
推荐系统中的协同过滤算法优化与改进
推荐系统中的协同过滤算法优化与改进协同过滤算法是推荐系统中常用的一种算法，它通过分析用户的历史行为和与其他用户的相似度来为用户推荐个性化的内容。
随着推荐系统的发展，协同过滤算法也在不断优化与改进，以提供更准确、更全面的推荐结果。
一、协同过滤算法的基本原理协同过滤算法基于两个关键概念：用户和物品。
用户是指推荐系统中的使用者，而物品则是指推荐系统中的内容项，例如商品、文章等。
协同过滤算法的基本原理可以分为两个步骤：计算用户之间的相似度和预测用户对未知物品的兴趣度。
首先，计算用户之间的相似度。
常用的计算相似度的方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度等。
这些方法将用户的历史行为进行比较，通过计算相似度来确定用户之间的关系。
接下来，根据用户之间的相似度预测用户对未知物品的兴趣度。
常用的预测方法有基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。
基于物品的协同过滤方法通过分析物品之间的相似度来预测用户对未知物品的兴趣度，而基于用户的协同过滤方法则通过分析相似用户的行为来预测用户的兴趣度。
二、协同过滤算法的优化与改进尽管协同过滤算法在推荐系统中表现良好，但它仍然存在一些问题，例如稀疏性、冷启动等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的优化与改进方法。
1. 基于领域的协同过滤算法基于领域的协同过滤算法是对传统的协同过滤算法的改进。
它利用用户和物品之间的关系构建一个领域模型，通过分析用户对领域内物品的评价来预测用户对未知物品的兴趣度。
这种方法能够减少推荐系统的冷启动问题，并提高推荐结果的准确性。
2. 基于时间的协同过滤算法基于时间的协同过滤算法是针对用户兴趣随时间变化的特点进行的改进。
它考虑到了用户的历史行为和近期行为之间的差异，通过分析用户在不同时间段的行为来预测用户对未知物品的兴趣度。
这种方法能够提高推荐结果的时效性，并更好地满足用户的需求。
3. 基于深度学习的协同过滤算法深度学习在推荐系统中的应用也为协同过滤算法的改进提供了新的思路。
推荐系统中的协同过滤算法原理及实现步骤
推荐系统中的协同过滤算法原理及实现步骤协同过滤算法是一种常用于推荐系统的算法，通过利用用户行为数据和物品属性信息来预测用户对物品的偏好，并推荐给他们可能感兴趣的物品。
本文将介绍协同过滤算法的原理和实现步骤。
一、协同过滤算法原理协同过滤算法基于相似性原理来进行推荐，可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤算法计算用户之间的相似性，然后根据相似用户的行为来推荐物品。
其核心原理是：如果两个用户在过去的行为中有相似的偏好和兴趣，那么他们在未来的行为中可能也会有相似的偏好和兴趣。
2. 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤算法计算物品之间的相似性，然后根据用户对相似物品的偏好来推荐物品。
其核心原理是：如果一个用户对某个物品有兴趣，那么他可能对与该物品相似的其他物品也有兴趣。
二、协同过滤算法实现步骤协同过滤算法的实现步骤可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理在实施协同过滤算法之前，需要对用户行为数据进行预处理。
预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和离群值，以及将数据转换为适合算法处理的格式。
2. 计算用户相似度或物品相似度对于基于用户的协同过滤，需要计算用户之间的相似性；对于基于物品的协同过滤，需要计算物品之间的相似性。
相似性可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法进行计算。
3. 预测评分通过用户相似度或物品相似度，预测用户对未评分物品的评分。
对于基于用户的协同过滤，可以根据相似用户的评分加权平均来进行预测；对于基于物品的协同过滤，可以根据用户对相似物品的评分加权平均来进行预测。
4. 推荐物品根据预测的评分，为用户推荐可能感兴趣的物品。
可以根据预测评分的降序排序，选取Top N的物品作为推荐结果。
5. 评估算法效果为了评估协同过滤算法的效果，可以使用常见的评测指标，如准确率、召回率、覆盖率等。
三、总结协同过滤算法是一种常用的推荐算法，可以根据用户行为数据和物品属性信息进行预测和推荐。
《基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究》
《基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究》一、引言随着互联网的快速发展，信息过载问题日益严重，如何从海量的信息中筛选出用户感兴趣的内容成为了一个亟待解决的问题。
推荐系统作为一种有效的解决方案，已经广泛应用于电子商务、社交网络、视频网站等领域。
其中，协同过滤推荐算法是推荐系统中最常用的技术之一。
本文将重点研究基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法，以提高推荐的准确性和个性化程度。
二、协同过滤推荐算法概述协同过滤推荐算法是一种利用用户的历史行为数据，通过寻找相似用户或物品来预测用户未来兴趣的推荐方法。
它主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。
基于用户的协同过滤主要是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，根据这些用户的喜好为目标用户推荐其可能感兴趣的物品。
而基于物品的协同过滤则是通过分析物品之间的关系，将与目标用户已喜欢的物品相似的其他物品推荐给用户。
三、基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究1. 用户兴趣点提取为了实现基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法，首先需要从用户的历史行为数据中提取出用户的兴趣点。
这可以通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据来实现。
例如，可以统计用户对不同物品的评分、浏览时长、购买频率等信息，从而提取出用户的兴趣点。
2. 相似度计算在提取出用户的兴趣点后，需要计算用户之间的相似度。
这可以通过分析用户的兴趣点共性、兴趣点权重、时间因素等来实现。
例如，可以采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法来计算用户之间的相似度。
3. 推荐策略根据计算得到的用户相似度，可以采用不同的推荐策略。
一种常见的策略是利用最近邻算法，找到与目标用户最相似的K个用户，然后根据这K个用户的喜好为目标用户推荐其可能感兴趣的物品。
另外，还可以结合用户的长期和短期兴趣，以及物品的热门程度、类别等信息，制定更加精细的推荐策略。
4. 算法优化为了提高推荐的准确性和个性化程度，可以对算法进行优化。
例如，可以采用基于矩阵分解的技术来降低数据的稀疏性；引入时间因素来考虑用户兴趣的动态变化；结合多种推荐算法的优点，如融合基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习等技术，以提高推荐的多样性和新颖性。
协同过滤算法的推荐准确度评价方法(四)
协同过滤算法的推荐准确度评价方法协同过滤算法是一种用于推荐系统的算法，它通过分析用户的历史行为数据，如购买记录、评分记录等，来预测用户可能感兴趣的物品。
协同过滤算法的推荐准确度评价方法是评估算法的推荐效果，以此来指导算法的优化和改进。
一、基于准确度的评价方法在评价协同过滤算法的推荐准确度时，常用的方法包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和准确率-召回率（Precision-Recall）等。
RMSE是评估算法预测评分与真实评分之间的差异程度的指标。
计算公式为：RMSE = sqrt(Σ(r_{ui} - p_{ui})^2 / n)，其中r_{ui}表示用户u对物品i的真实评分，p_{ui}表示算法预测的评分，n表示评分的总数量。
RMSE越小表示算法的预测能力越准确。
MAE是评估算法预测评分与真实评分之间绝对差异的指标。
计算公式为：MAE = Σ| r_{ui} - p_{ui} | / n。
与RMSE类似，MAE越小表示算法的预测能力越准确。
相比于RMSE，MAE对异常值更加鲁棒，更适合评估推荐系统的准确度。
Precision-Recall是一种综合考虑准确率和召回率的评价方法。
准确率指的是推荐结果中用户感兴趣的物品所占比例，计算公式为：准确率 = 推荐的物品中用户感兴趣的物品数量 / 推荐的物品总数量。
召回率指的是用户感兴趣的物品被推荐出来的比例，计算公式为：召回率 = 推荐的物品中用户感兴趣的物品数量 /用户感兴趣的物品总数量。
通过综合考虑准确率和召回率，可以更全面地评估推荐系统的推荐效果。
二、基于覆盖率的评价方法除了准确度之外，覆盖率也是评价推荐系统的重要指标之一。
覆盖率指的是推荐系统能够覆盖的物品数量和种类。
常用的评价方法包括物品覆盖率和用户覆盖率。
物品覆盖率指的是推荐系统能够覆盖的物品数量和种类。
计算公式为：物品覆盖率 = 推荐的物品数量 / 总物品数量。
用户覆盖率指的是推荐系统能够覆盖的用户数量和种类。
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重庆大学本科学生毕业设计（论文）附件 附件B：开题报告 B1 附件B： 毕业设计（论文）开题报告
1、 课题的目的及意义（含国内外的研究现状分析或设计方案比较、选型分析等） 本课题研究的是基于协同过滤算法的推荐系统设计与实现，实现根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐相对应的商品。 个性化商品推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息过程无疑会使淹没在信息过载问题中的顾客不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。 个性化推荐的最大的优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为推荐对象的搜索系统，主要采用web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页，如Google等；另一种是网上购物环境下、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合兴趣爱好的商品，如书籍、音像等，称这种推荐系统为电子商务个性化推荐系统，简称电子商务推荐系统。 整个电子商务推荐系统主要可分为输入功能模块、推荐方法模块和输出功能模块。输入可来自客户个人和社团群体两部分。客户个人输入主要指目标用户，即要求获得推荐的人，为得到推荐必须对一些项目进行评价，以表达自己的偏好，包括隐式浏览输入、显式浏览输入、关键词和项目属性输入以及用户购买历史等；社团群体输入主要指集体形式的评价数据，包括项目属性、社团购买历史、文本评价和等级评分等。输出主要为推荐系统获得输入信息后推荐给用户的内容，主要形式有：① 建议(suggestion)，分为单个建议(single item)、未排序建议列表(unorderelist)和排序建议列表(ordered list)，典型的如Top N：根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N件产品；② 预测(prediction)，系统对给定项目的总体评分；③个体评分(individual rating)，输出其他客户对商品的个体评分；④ 评论(Review)，输出其他客户对商品的文本评价。 推荐方法模块是推荐系统的核心部分，决定着推荐系统的性能优劣。 协同过滤推荐是目前研究最多的个性化推荐技术，它基于邻居用户的资料得到目标用户的推荐，推荐的个性化程度高。协同过滤的最大优点是对推荐对象没有特殊要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。 协同过滤推荐主要分为两类：一是基于内存的协同过滤：先用相似统计的方法得到具有相似兴趣爱好的邻居用户，所以该方法也称基于用户的协同过或基于邻居的协同过滤。二是基于模型的协同过滤，先用历史数据得到一个模型，再用此模型进行预测。基于模型的推荐广泛使用的技术包括神经网络等学习技术、潜在语重庆大学本科学生毕业设计（论文）附件 附件B：开题报告 B2 义检索和贝叶斯网络，训练一个样本得到模型。 优点是: 1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐; 2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤; 3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量 缺点是: 1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）; 2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低（即可扩展性问题）; 3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐 案例: AMAZON 个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤) AMAZON是一个虚拟的网上书店，它没有自己的店面，而是在网上进行在线销售。它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统，用户可以在网上查询有关图书的信息。如果用户需要购买的话，可以把选择的书放在虚拟购书篮中，最后查看购书篮中的商品，选择合适的服务方式并且提交订单，这样读者所选购的书在几天后就可以送到家。 AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能，能为不同兴趣偏好的用户自动推荐尽量符合其兴趣需要的书籍。 AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后，将向读者推荐他可能喜欢的新书，只要鼠标点一下，就可以买到该书；AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析，然后因人而异的提出合适的建议。读者的信息将被再次保存，这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书。此外，完善的售后服务也是AMAZON的优势，读者可以在拿到书籍的30天内，将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON，AMAZON将原价退款。当然AMAZON的成功还不止于此，如果一位顾客在AMAZON购买一本书，下次他再次访问时，映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样。 其他算法：(1)基于内容的推荐技术(2)基于用户统计信息的推荐(3)基于效用的推荐(4)基于知识的推荐(5)基于关联规则的推荐。
2、课题任务、重点研究内容、实现途径 2.1课题任务和重点研究内容： 本课题的任务是设计实现一个基于协同过滤算法的推荐系统，主要内容包括： 1.用户管理：创建若干个用户，买家可以在搭建的平台上购买，评价商品。卖家销售商品。可以修改用户资料，查看购物车等。 2.权限管理：为每个创立的用户授予权限，买家和卖家各自的权限，买家只能购买商品，卖家只能销售商品。 3.商品管理：描述商品信息，如价格，图片等，包括之前买家的评价。添加，删除，修改商品价格等等商品管理的功能。 重庆大学本科学生毕业设计（论文）附件 附件B：开题报告 B3 4.评价管理：买家购买后添加评价，评价只能由买家添加和删除，卖家不 得添加和删除，评价添加和更新商品信息的数据库。 5.推荐管理：根据先前买家的评价和当前买家购买的内容，根据此对用户进行推荐。 2.2实现途径： 基于用户的协同过滤算的基本思想是：通过计算用户对项目评分之间的相似性，搜索目标用户的临近邻居，然后根据最近邻居的评分向目标用户产生推荐，这里采用基于用户的，协同过滤算法分为3步： 建立用户模型，寻找最近邻居，产生推荐项目。 ①建立用户模型： 协同过滤算法的输入数据通常表示为一个 m*n 的用户一 评价矩阵R，m是用户数，n是项目数，其中Rij表示第i个用户对第j个项目的评分值；
mninmiminnrrrrrrrrrrrrR..................
............
......
22112222111211
②寻找最近邻居：在这一阶段，主要完成对目标用户最近邻居的查找。通过计算目标用户与其他用户之间的相似度，算出与目标用户最相似的“最近邻居”集。即： 对 目标用户u产生一个以相似度sim(u，v)递减排列 的“ 邻居” 集合。该过程分两步完成： 首先计算用户之间的相似度，可采用皮尔森相关系数、余弦相似性和修正的余弦相似性等度量方法，其次是根据如下方法选择“ 最近邻居”：(1)选择相似度大于设定阈值的用户；(2)选择相似度最大的前 k个用户；(3) 选择相似度大于预定阈值的 k个用户。 ③产生推荐项目：计算方法如下 ：
NBSijNBSijjdjidijisimRRjisimRP
)),((
)(*),(,
, (1)
其中),(jisim表示用户i与用户j之间的相似性，djR,表示最近邻居用户j对项目d的评分，iR和jR分别表示用户i和用户j的平均评分，公式(1)的实质是在用户的最近邻居集NESi中查找用户，并将目标用户与查找到的用户的相似度的值作为权值，然后将邻居用户对该项目的评分与此邻居用户的所有评分的差值进行加权平均。 重庆大学本科学生毕业设计（论文）附件 附件B：开题报告 B4 通过上述方法预测出目标用户对未评价项目的评分，然后选择预测评分最高的 TOP-N项推荐给目标用户。
系统实现： 网上购物推荐系统的实现可以如图1所示。
图1 数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQL Server实现。 挖掘推荐算法完成个性化推荐的任务，用Java实现。 数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQL Server实现。
3、进度计划 序号 起止周次 工 作 内 容 1 1周至 3 周 资料阅读和消化 2 4周至 5 周 需求分析阶段 3 6周至 7 周 系统设计阶段 4 8周至 11 周 编码阶段 5 12周至 12 周 测试阶段 6 13周至 14 周 论文撰写阶段 7 15周至 15 周 答辩
学生签名： 年 月 日 重庆大学本科学生毕业设计（论文）附件 附件B：开题报告 B5 4、指导教师意见
指导教师签名： 年 月 日 说明： 1、开题报告应根据教师下发的毕业设计（论文）任务书，在教师的指导下由学生独立撰写，在毕业设计（论文）开始后两周内完成。 2、本页不够，请加页。