个性化元搜索结果整合算法的研究

个性化元搜索结果整合算法的研究

摘要：针对当前元搜索引擎存在的问题，提出一种个性化元搜索结果整合算法。首先对成员搜索引擎根据相应条件设定权值，对各成员搜索引擎得到的搜索结果按贡献量加权分块排序，根据用户检索词条与兴趣库和元搜索结果的文本相关度对块内搜索结果进行整合排序。实验结果表明，该算法能够满足不同用户的个性化需求，在保证了搜索结果查全率的同时提高了查准率，很大程度上改善了用户检索效果和效率。关键词：个性化元搜索；多重排序；权重；排序整合；相关度

随着Internet的迅速普及，网络上的信息量成指数增长。由于网络上的信息是海量和无组织的，具有分布散、动态变化、结构复杂等特点，人们在互联网上检索信息主要依靠搜索引擎。单个搜索引擎检索机制、范围、算法等的不同，导致同样一个检索请求在不同搜索引擎中的查询结果的重复率不足34%[1]。LAWRENCE S[2]等研究表明，任何一个搜索引擎索引的Web页面都不超过页面总数的1/3。因此，要想获得一个全面、准确、符合用户需求的搜索结果，就必须反复调用多个搜索引擎进行搜索。如何在无比庞大的网络信息库中更快速、更准确地找到能够满足用户所需的信息，已经成为Web搜索领域研究的热点问题。搜索引擎的优劣、成功与否完全由用户对其搜索结果的满意度决定。目前存在的搜索引擎实用性不断加强，在一定程度上满足了人们检索信息的需求，但其自身在查全率和查准率方面与生俱来的局限性，无法为用户提供更全面、更精准的检索需求。元搜索引擎是一种基于搜索引擎的搜索引擎[3]，其搜索过程是首先将用户提交的搜索请求分发给多个成员搜索引擎，再将各个成员搜索引擎的搜索结果进行整合反馈给用户。元搜索引擎没有独立的数据库，而是依赖于其他成员搜索引擎，因此元搜索引擎在进行搜索时会遇到这样的问题：成员搜索引擎的搜索算法不同、源数据库和数据采集技术不同、各个成员搜索引擎返回文档没有统一的全局相似度等问题，造成搜索结果各不相同，纷繁复杂而不能满足用户的搜索需求。元搜索引擎最终要为用户提供个性化搜索服务[4]。针对这种情况，设计一种元搜索引擎搜索结果排序整合算法，对各个搜索引擎返回的文档进行分析、排序，尽可能返回更加贴切的结果给用户，具有很大的可行性。本文针对元搜索引擎中搜索结果整合问题，提出了一种基于用户兴趣的结果整合排序方法，在检索过程中考虑了用户兴趣，实现了元搜索引擎的个性化，既保证了搜索结果的查全率，又提高了查准率。1 个性化元搜索引擎结果整合算法的实现结果合成是元搜索引擎的一个核心问题，是将多个搜索引擎的检索结果整合到一起的过程。以往元搜索引擎中没有根据成员搜索引擎权值的结果贡献量概念，也没有根据用户使用情况动态进行调整，在合成算法中，如Comb Sum、CombMNZ、Round-Robin等[5-6]没能结合用户兴趣和成员搜索引擎的优先级问题，使得得到的结果合成效果不是很理想。为此，本文提出一种算法，结合了以往各种优秀算法的长处，加入了用户兴趣、成员引擎结果贡献量及多维排序，为用户提供更加全面、准确、高效、个性化的检索服务。算法思想是：首先对成员搜索引擎根据其排名信息和用户偏爱度设定权值，得到各成员搜索引擎的结果贡献量，根据多维排序算法对结果分块，对各个搜索引擎以及用户所关注内容设置权重，根据用户反馈动态更改相应权重，根据用户查询和用户兴趣库与搜索结果文档相关度权值整合排序，将最终最符合用户个性化需求的结果返回给用户，既保证了搜索结果的查全率，又提高了查准率。

本文提出了一种个性化元搜索引擎结果整合算法，在考虑了成员搜索引擎自身特点与用户兴趣及用户查询的相关度等因素后，引入成员搜索引擎结果贡献量及结果分块，加入了词条匹配等级的概念，更好地体现了用户的个性需求。经实验验证，此算法能够使用户在庞大繁杂的元搜索结果中更快找到自己感兴趣的结果，较其他元搜索引擎以及其他整合排序算法大大提高了查询的效率和效果。

个性化推荐知识汇总

一 基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。 目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。 个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/journal/hjdm https://https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

对于个性化推荐新闻的思考

对于个性化推荐新闻的思考 作者：王慧 来源：《传媒论坛》2019年第01期 摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。 关键词：算法;人文理性;工具理性 中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。 本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。 一、算法于人之利 （一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性 个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。

个性化推荐技术综述

个性化推荐技术综述 在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的

面向移动APP的个性化推荐算法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html, 面向移动APP的个性化推荐算法 作者：尚燕飞陈德运杨海陆 来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第06期 摘;要：针对移动互联网移动端的推荐系统推荐满意度和精度较低问题，在分析应用信息系统推荐方法的基础上，提出了一种基于用户相似度和主题相似度个性化的移动APP信息推荐方法，该方法采用用户相似度和个性化加权组合的方式生成信息推荐，使推荐信息更为个性化，提高了推荐精度。同时针对多用户公用账号和兴趣发生变化的推荐问题，提出了一种基于复杂兴趣的推荐算法，该方法通过挖掘用户间的相似度、用户的行为操作及兴趣取向，使推荐信息更为准确。同时，相比于性能较好的Popular推荐算法，本算法在准确率上提高了 3.91%，召回率提高了3.45%，覆盖率提高了 4.84%，性能明显提高。因此，文中所提出方法 用于移动APP的个性化推荐，为移动APP的个性化推荐提供了一种新方法。 关键词：移动APP;推荐算法;推荐精度;个性化信息 DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021 中图分类号： TP393.08 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2018）06-0116-08 Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal;based on the recommendation method of analyzing information system;a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed;which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized;that the recommended information is more personalized;and the recommended accuracy is improved. At the same time;a recommendation algorithm based on complex interest is proposed;which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users;the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance;the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%;the recall rate is 3.45%;the coverage rate is improved by 4.84%;and the performance is improved obviously. Therefore;the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation of APP;which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation. Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information 0;引;言

个性化推荐算法概述与展望

个性化推荐算法概述与展望 近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。 为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中，有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。 基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。 个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度，是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献综述(全)

基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献 综述 一、引言 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也编的更加复杂，用户常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息系统超载问题最有效的工具之一。推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和兴趣，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。 本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及信任概念、信任模型。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。这个定义现在已经被广泛的应用。推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的

文献综述：个性化推荐算法的研究综述

杭州电子科技大学 毕业设计（论文）文献综述 毕业设计（论文）题目基于ASP的个人图书管理系统 文献综述题目个性化推荐算法的研究综述学院计算机学院 专业软件工程 姓名万佳琦 班级13108411 学号13108103 指导教师傅婷婷

个性化推荐算法的研究综述 一、前言 随着互联网的出现和普及，Web已经成为现代人类获取信息的一个重要途径。我们也逐渐从信息匮乏的时代进入到信息超载的时代，由于Web信息的日益增长，人们不得不花费大量的时间去寻找自己想要的信息。尤其是网络小说的兴起，使得无数的写手投入到写小说的队伍中。导致网络上的小说的质量参差不齐。人们很难在其中找到自己合意的小说。仅通过现有的Google、百度等搜索引擎来搜索有用信息就好像是大海捞针。而各个小说网站也不够齐全，各有各的偏重点，很难从一个中找出所有满意的。这就需要有一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前[1]。 在此背景下，推荐系统出现了，推荐系统的任务就是解决上述的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。一个成功个性化推荐系统，往往选择了合适的推荐算法作为系统核心。推荐算法在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣。除此之外，能否处理好新用户的冷启动问题和数据过多导致的稀疏问题，也是推荐系统面临的一大挑战。因此，开发人员在选择一种推荐算法之前，必须综合考虑实际应用场景、各推荐算法的特征与性能等要素。下文选择了几种推荐算法，就他们的特点以及优缺点进行分析综述。 二、主题 （1）推荐算法特点 1）基于内容的推荐 基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。它的核心思想[2]是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。系统首先对物品（图1中举电影的例子）的属性进行建模[3]，图中用类型作为属性。在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。通过相似度计算，发现电影A 和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。于是将电影C推荐给A。这种推荐系统[4]多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/journal/sea https://https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述 姜书浩1,2，张立毅1,2，周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院，天津 2天津商业大学信息工程学院，天津 收稿日期：2019年6月6日；录用日期：2019年6月21日；发布日期：2019年6月28日 摘要 多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一，提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法，也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作，本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

经典推荐算法研究综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/5416286329.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述 周春华，沈建京，李艳，郭晓峰 信息工程大学，河南郑州 收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日 摘要 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

文献综述-餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法

科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究 院系：软件学院 班级：1105班 姓名： 学号： 指导老师： 2013/9/15

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究 The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述 摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。本文分析了个性化推荐的特点，发展。作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。 Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm. 关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤 Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering 一、概述 信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。为解决这一问题，研究人员提出了个性化推荐系统，可有效地解决在单个的互联网用户在海量信息中的获取有用信息的问题。个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为，提示用户习惯和喜好，建立相应的推荐算法，为每个用户产生一个推荐列表，使其可以快速地找到自己感兴趣的信息。上世纪末，推荐系统主要应用于音乐、电影、书籍等产品的推荐。近年来，推荐系统已被广泛地应用于电子商务领域，成为电子商务中不可缺少的一部分，各大电子商务网站，如Amazon、ebay都不同程度的使用了推荐系统，显著地提高了电子商务企业的销售额，同时也为用户搜索商品提供了方便。与此同时对推荐系统的研究在理论上促进了多学科的交叉发展。设计出更优秀的推荐算法已经成为理论界关注的热点。目前为止，学者们提出了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于复杂网络的推荐算法、混合推荐算法等不同的算法，数据挖掘领域、机器学习领域的一些新方法也被应用到推荐算法中。 二、推荐系统的基本概念和关键问题 2.1 推荐系统的定义 推荐系统的定义有不少，但被广泛接受的推荐系统的概念和定义是Resnick

个性化推荐系统在当当网中的运用分析

目录 一、摘要 二、当当网概述 1）当当网简介 三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因 四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势 五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险

3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析 七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起 八、结语与建议 九、注解与参考文献

个性化推荐系统在当当网中的运用分析 摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。 关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload