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数字图书馆协同过滤及GPU计算技术研究

作　者: 杨晨醒
导　师: 庄越挺
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数字图书馆 协同过滤 推荐系统 GPU计算
分类号: G250.76
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 119次
引　用: 3次
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内容摘要


数字图书馆(Digital Library)正日益受到世界众多国家的高度关注,近几年取得了迅猛发展,已经成为人们获取知识与信息的重要手段之一。个性化推荐是数字图书馆的重要增值服务之一,本论文针对数字图书馆中如何利用用户的访问日志,挖掘用户偏好,并进行协同过滤推荐进行了深入研究,实现数字图书馆系统帮助读者在海量数字资源中发现更多对读者有益的知识与信息。传统的数字图书馆服务建立在用户的显式需求之上,通过检索词将用户的信息需求与特定数字资源相关联,这是一种被动的信息检索服务,仅仅满足用户的基本需求,不能针对用户的阅读兴趣与阅读目标提供有针对性的个性化服务。本文的主要工作如下:一、利用CADAL(高等学校中英文图书数字化国际合作计划,China-America Digital Academicals Library)数字图书馆门户网站丰富的用户日志信息,挖掘用户对不同数字资源的偏好程度,以此,提出了建立用户的偏好列表,通过偏好列表进行用户关联、相似度计算和协同过滤的个性化推荐算法;二、利用GPU的高并行特性,设计了在GPU通用编程环境下的基于偏好列表的协同过滤算法;三、对基于偏好列表的协同过滤算法进行了相关的性能评测,包括参数的选择和具体性能分析;四、完成了该算法的实现,并集成到现有的CADAL数字图书馆门户个性化模块中,达到了较理想的推荐效果。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 课题背景  9-10
  1.2 研究意义  10-11
  1.3 本文的主要工作  11-12
  1.4 本文的组织结构  12
  1.5 本章小结  12-13
第2章 相关研究综述  13-28
  2.1 数字图书馆  13-15
    2.1.1 CADAL项目情况  13-14
    2.1.2 个性化推荐系统  14-15
  2.2 推荐算法  15-21
    2.2.1 矩阵分解算法  16-20
    2.2.2 相似度近邻算法  20-21
  2.3 通用GPU计算  21-24
  2.4 GPU通用编程与CUDA  24-27
    2.4.1 CUDA编程模型  24
    2.4.2 CUDA线程层次结构  24-25
    2.4.3 CUDA存储层次结构  25-26
    2.4.4 CUDA编程限制  26-27
  2.5 本章小结  27-28
第3章 基于偏好列表的协同过滤算法  28-44
  3.1 用户偏好列表  28-32
    3.1.1 数据集定义  29-31
    3.1.2 计算用户偏好程度  31-32
  3.2 协同过滤  32-43
    3.2.1 计算用户之间的相似性  33-36
    3.2.2 预测用户对未知书籍的偏好  36-42
    3.2.3 推荐结果的产生  42-43
  3.3 本章小结  43-44
第4章 基于GPU的偏好列表协同过滤算法设计  44-57
  4.1 基于GPU的偏好列表协同过滤算法设计  44-56
    4.1.1 数据结构  44-46
    4.1.2 基本算子与基本算子模板  46-51
    4.1.3 并行算法设计  51-56
  4.2 本章小结  56-57
第5章 算法实验与系统应用  57-68
  5.1 算法实验  57-64
    5.1.1 参数设定  57-59
    5.1.2 数据筛选  59-61
    5.1.3 性能测试  61-64
  5.2 系统应用  64-67
    5.2.1 系统结构  64-65
    5.2.2 用户识别策略  65-66
    5.2.3 系统集成测试  66-67
  5.3 本章小结  67-68
第6章 总结与展望  68-70
  6.1 总结  68-69
  6.2 展望  69-70
参考文献  70-73
攻读硕士学位期间主要的研究成果  73-74
致谢  74-75
作者简介  75

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中图分类: > 文化、科学、教育、体育 > 信息与知识传播 > 图书馆学、图书馆事业 > 图书馆学 > 图书馆自动化、网络化 > 电子图书馆、数字图书馆
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