题目：基于矩阵分解的个性化推荐技术研究

个性化推荐作为一种有效的信息过滤手段在近二十年得到了持续的关注和研究，并在商业应用中获得了成功。其中一些技术如协同过滤技术、基于内容的推荐技术、混合推荐技术已经较为成熟，本文对这些个性化推荐技术进行了广泛调研，并深入研究了基于矩阵分解的个性化推荐技术。基于矩阵分解的推荐算法的基本思想是根据已知的用户项目评分矩阵，挖掘用户和项目的潜在关系，构造用户和项目的低维特征向量，当需要进行评分预测或推荐时，通过求相应用户和项目的特征向量内积来计算用户对项目的喜好程度。本文实现了经典的矩阵分解推荐算法，分析了用户、项目和上下文属性信息对用户兴趣模型的影响，提出了通过融合属性信息来改进基于矩阵分解算法的方法，并且通过实验验证了新算法的有效性。本文的主要内容包括以下几点：1. 系统地调研了个性化推荐技术的实际应用，介绍了推荐系统的主要算法，包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、上下文感知推荐算法以及其他较为经典的推荐算法，对常用的算法评价指标进行了介绍。2. 重点研究了基于矩阵分解的个性化推荐算法。对经典的矩阵分解算法进行了深入研究，并介绍了一些改进算法；基于现有算法的总结，概括了矩阵分解推荐算法的框架，主要分为三个阶段，即模型构造阶段、模型求解阶段和推荐生成阶段，对各个阶段的任务进行了描述；通过实验验证了矩阵分解算法的性能。3. 提出了融合属性信息来解决矩阵推荐算法数据源单一的问题。针对属性数据存在数据不规范的问题，提出了属性向量构造方法，将属性信息转换为属性向量。深入分析了用户、项目和上下文属性信息对社会兴趣、用户兴趣和项目受欢迎度的影响。然后在矩阵分解算法SVD模型中融合了用户、项目和上下文属性的影响模型，并分别构造了融合不同单类属性信息和多类属性信息的SVD模型。通过实验验证，证明了本文提出的融合属性信息的SVD模型能够从多方面提高SVD模型的推荐准确度。