生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-文庫(kù)吧
2025-05-12 21:42 本頁(yè)面
【正文】 不能推薦用戶潛在感興趣的項(xiàng)目。而協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)能推薦出用戶近鄰所喜歡的項(xiàng)目，通過(guò)用戶與近鄰之間的“交流”，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的興趣。因此本文所用的算法是基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法。 (4)推薦結(jié)果。顯示的任務(wù)是把推薦算法生成的推薦顯示給用戶，完成對(duì)用戶的推薦。目前最常用的推薦可視化方法是 Top－ N 列 表[7]，按照從大到小順序把推薦分值最高的 NN 2 生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 主頁(yè)： 綜合各種推薦技術(shù)的性能與優(yōu)缺點(diǎn)，本文構(gòu)造的生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖 2 所示。 生物信息學(xué)推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的主要功能是在用戶登錄生物信息學(xué)網(wǎng)站時(shí)，所留下的登錄信息通過(guò)網(wǎng)站傳遞到推薦算法部分；推薦算法根據(jù)該用戶的用戶名從數(shù)據(jù)庫(kù)提取出推薦列表，并返回到網(wǎng)站的用戶界面；用戶訪問(wèn)的記錄返回到數(shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)定時(shí)調(diào)用推薦算法，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶訪問(wèn)信息的數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，形成推薦列表。 本系統(tǒng)采用基于近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法，其結(jié)構(gòu)可以進(jìn)一步細(xì)化為如圖 3 所示。算法分為鄰居形成和推薦形成兩大部分，兩部分可以獨(dú)立進(jìn)行。這是該推薦系統(tǒng)有別于其他系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)之一。由于信息獲取后的用戶 — 項(xiàng)目矩陣維數(shù)較大，使得系統(tǒng)的可擴(kuò)展性降低。本系統(tǒng)采用 SVD 矩陣降維方法，減少用戶 — 項(xiàng)目矩陣的維數(shù)，在計(jì)算用戶相似度時(shí)大大降低了運(yùn)算的次數(shù)，提高了推薦算法的效率。 (1)信息獲取。用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)是基于用戶對(duì)某一個(gè)項(xiàng)目 (為表示簡(jiǎn)單，以下提及的項(xiàng)目均指網(wǎng)站上的生物物種 )的點(diǎn)擊 次數(shù)來(lái)衡量的。當(dāng)一個(gè)用戶注冊(cè)并填寫好個(gè)人情況以后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為該用戶創(chuàng)建一個(gè)“信息矩陣”，該矩陣保存了所有項(xiàng)目的 ID 號(hào)以及相應(yīng)的用戶主頁(yè)： 評(píng)價(jià)，保存的格式為： S+編號(hào) +用戶評(píng)價(jià)， S 用于標(biāo)記項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目編號(hào)及其評(píng)價(jià)都以“ S”相隔開；編號(hào)是唯一的，占 5 位；用戶評(píng)價(jià)是用戶點(diǎn)擊該項(xiàng)目的次數(shù)，規(guī)定其范圍是 0~100，系統(tǒng)設(shè)定當(dāng)增加到 100 時(shí)不再變化。這樣做可防止形成矩陣時(shí)矩陣評(píng)價(jià)相差值過(guò)大而使推薦結(jié)果不準(zhǔn)確。 (2)信息處理。信息處理是將所有用戶的信息矩陣轉(zhuǎn)換為用戶 — 項(xiàng)目矩陣，使用戶信息矩陣數(shù)值化，假設(shè)系統(tǒng)中有M 個(gè)用戶 和 N 個(gè)項(xiàng)目，信息處理的目的就是創(chuàng)建一個(gè) M N 的矩陣R， R[I][J]代表用戶 I 對(duì)項(xiàng)目 J 的評(píng)價(jià)。 (3)矩陣處理。協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的用戶 — 項(xiàng)目矩陣的數(shù)據(jù)表述方法所帶來(lái)的稀疏性嚴(yán)重制約了推薦效果，而且在系統(tǒng)較大的情況下，它既不能精確地產(chǎn)生推薦集，又忽視了數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不了用戶潛在的興趣，而且龐大的矩陣增加了計(jì)算的復(fù)雜度，因此有必要對(duì)該矩陣的表述方式做優(yōu)化，進(jìn)行矩陣處理。維數(shù)簡(jiǎn)化是一種較好的方法，本文提出的算法應(yīng)用單值分解 (Sin
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