數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能推薦系統(tǒng)中的研究與應用

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1、北京工業(yè)大學碩士學位論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能推薦系統(tǒng)中的研究與應用姓名：沙志強申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導教師：劉椿年20050501摘要數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是近十幾年中迅速發(fā)展起來的交叉學科，它融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)，搭建了上述理論研究與實際應用間連接的橋梁。因其所涉及的知識領(lǐng)域眾多、應用范圍廣泛，數(shù)據(jù)挖掘已成為最為研究人員和商業(yè)組織所關(guān)注的領(lǐng)域之一。當前數(shù)據(jù)挖掘的最大研究熱點之一是盹B挖掘，來自INTERNET的各類數(shù)據(jù)和需求對數(shù)據(jù)挖掘提出了新的挑戰(zhàn)，也為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)拓展了新的研究平臺。網(wǎng)上智能(WebIntel

2、ligence)是一個新的研究方向，它集成了人工智能和信息技術(shù)領(lǐng)域最新的成果，大大強調(diào)了智能手段在互聯(lián)網(wǎng)上的應用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)上智能的研究中有著很重要的地位?；诰W(wǎng)絡(luò)的智能系統(tǒng)研究是WEB挖掘和網(wǎng)上智能的重要研究方向，而智能推薦系統(tǒng)(IntelligentReco．ⅡnendationSystem)又是網(wǎng)上智能系統(tǒng)的典型應剛。隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的不斷增長，人們不愿在信息的搜索和辨別上浪費時間而將自身迷失在數(shù)據(jù)的海洋當中，因此希望有一種友好而實用的方式幫助解決類似的問題，這為智能推薦系統(tǒng)的發(fā)展提供了機遇。本文重點研究了貝葉斯網(wǎng)(BayesianNetwork)的學習、推理算法，實現(xiàn)

3、了一個基于條件獨立方法的貝葉斯網(wǎng)學習算法和基于隨機概率的推理算法，并對其學習和推理效果進行了比較和分析。以貝葉斯網(wǎng)為模型，文中設(shè)計和實現(xiàn)了一個網(wǎng)上智能推薦系統(tǒng)—PIR系統(tǒng)(PersonalizedIntelligentRecommendationSystem)，并將其擴充為一個開放性的智能推薦系統(tǒng)框架，在PIR系統(tǒng)框架上可以方便的擴充新的推薦算法，并將其快速集成到現(xiàn)有的電子商務或數(shù)字圖書館等應用系統(tǒng)當中。本文是這樣安排的：首先對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了綜述，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及其主要算法，給出了數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的主要過程和步驟。之后闡述了智能推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的必要性，詳細討論了智能推薦

4、系統(tǒng)在電子商務和數(shù)字圖書館系統(tǒng)當中的應用，總結(jié)了當前比較有代表性的各種智能推薦算法，并給出了對智能推薦算法的有效評價方法。本文對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行了綜述，介紹了北京工業(yè)大學工學碩士學位論文其理論基礎(chǔ)，分析了貝葉斯網(wǎng)的特點及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的學習和推理方法。之后詳細介紹了PIR系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)細節(jié)，給出了電子商務系統(tǒng)的架構(gòu)以及智能推薦模塊的框架，介紹了我們所設(shè)計的開放性智能推薦系統(tǒng)接口，它可以被方便的擴充和調(diào)用，是一個友好的、可擴充的系統(tǒng)接口。最后對文中的貝葉斯網(wǎng)學習算法和智能推薦算法的效果進行了分析和比較。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)上智能智能推薦系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)AbstractDataMining(

5、DM)isafastdevelopingresearchareainthelastdecade．ItintegratestheoriesandtechnologiesfromDatabase，ArtificialIntelligence，MechineLearningandStatistics，andhasbecomeabridgebetweentheorystudyandrealworldapplications．ForitiSacross—fieldssubjectandcarlbeusedwidely，DMhasbecomeoneofthemostactiveresearch

6、areasforresearchersandbusinessunits．RecentlyWebMiningisafocusofDM．A1lkindsofdataandnewapplicationneedscomefromINTERNETbringbigchanllengesforDM．WebIntelligence(WI)isanewresearchareaexploitingArtificialIntelligenceandadvancedInformationTechnologyontheWebandInternet．DataMiningplaysanimportantrole

7、inWebIntelligence．Web—b．a(chǎn)sedintelligentsystemisanimportantaspectofDMandWI．IntelligentRecommendationSystemiSakindoftypicalweb—basedintelIigentapplicationsystem．WiththerapidgrowthoftheWorldWideWeb，peoplemoreandmoreneedamethodtohelpthemsel