当前课程知识点:2014年清华大学研究生学位论文答辩(二) > 第4周 建筑学院、航院、自动化系、计算机系、信研院 > 秦利静《推荐系统模型与学习算法研究》 > 论文摘要
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推荐系统模型与学习算法研究
博士研究生:秦利静
指导教师:朱小燕 教授
所属院系:计算机系
推荐是指根据用户的兴趣特点和历史行为,为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。 因其具有重要的理论价值和广泛的应用前景,推荐算法的研究一直备受关注,它与许多机器学习和数据挖掘领域的基本任务(如分类、聚类等)密不可分。近年来,电子商务以及各种在线服务和应用的蓬勃发展对推荐任务提出许多新的挑战。例如,新用户不断涌现,传统基于分析用户历史行为的推荐算法无法为缺乏历史记录的新用户提供有效推荐;网络数据冗余度高,除了推荐结果的精度要求,多样性也成为影响用户体验的重要方面;网络数据日新月异,同一时间不同地点的数据也存在巨大差异,传统推荐算法无法适应数据在时间空间上的动态性,难以为用户提供及时的个性化的推荐结果;此外,随着数据规模的不断增大,如何加速推荐算法也成为重要的挑战之一。
针对这些新形式下的挑战,本文的创新点可归纳如下:
1.提出基于熵正则化因子的多样化推荐算法。定义了熵正则化因子,并利用其几何特性刻画一个物品集合的多样性;利用其代数特性设计有精确理论上界的近似算法来求解目标函数,找到符合用户兴趣特点且多样化的物品集合。
2.提出基于内容的组合式多臂老虎机模型,并将其应用到冷启动推荐任务中。基于这种老虎机模型的冷启动推荐算法为新用户推荐物品集合,并不断优化推荐结果。
3.提出基于函数式狄利克雷过程的动态数据模型。该模型是可随任意协变量(如时间、空间等)变化的非参数话题模型,可用来对文本、图像等数据建模,提取随时间或空间变化的话题,提高推荐结果的满意度。
4.提出基于稀疏嵌入的快速k均值聚类算法。该算法可快速有效地进行特征提取,使得压缩后低维数据的k均值算法的解近似原来高维数据的k均值算法的解。从理论上严格证明了该快速算法的近似比,从而保证算法的有效性和广泛适用性。
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