基于推荐系统的用户偏好分析任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

(1)对原始数据做有效的预处理,包括缺失数据的处理。

(2)分别基于用户偏好和物品相似度计算预测评分并推荐。

(3)利用关联规则挖掘算法分析用户的上网行为,挖掘各变量之间的关联规则。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

利用协同过滤算法分析电信用户的上网日志行为,分别基于用户的偏好和游戏的关联度测度用户对游戏的关注度,通过评分值的比较为用户提供推荐菜单。此外,应用Apriori算法挖掘游戏的频繁项集和强关联规则。考虑到Apriori算法需要多次扫描数据集并会产生大量候选频繁项集的缺点,引入FP-growth算法,利用树形结构直接生成频繁项集。

3. 主要参考文献

[1] S.J.Gong. A collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on User Clustering and Item Clustering[J].Journal of Softwar,2010,5(7):745-752.

[2] J.Bobadilla,F.Ortega,A.Hernando,et al. A collaborative filtering approach to mitigate the new user cold start problem[J].Journal of Electronic Commerce Research,2003,4(4):156-167.

[3] Lazcorreta E,Botella F,Ndez-caballero A. Towards personalized recommendation by two-step modified apriori data mining algorithm[J].Expert Systems with Applications,2008,35:1422-1429.

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