题目：基于混合模式的推荐系统的研究与实现

随着Internet的发展，网站在为用户提供越来越多信息的同时，其结构也变得更加复杂，如何及时地在网络上的海量信息中发现所需要的信息已经变得越来越困难。在这种背景下，推荐系统应运而生，它根据用户的兴趣爱好推荐符合用户兴趣的对象。目前，推荐系统己经成为一个信息网站或电子商务系统所必不可少的组件之一。目前，推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展，但是随着所应用的系统规模的进一步扩大，推荐系统仍面临着一系列的问题和挑战。本文对推荐系统中的推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了探讨和研究，研究内容主要包括推荐系统推荐质量研究和推荐系统体系结构研究，主要工作如下：1. 在推荐系统推荐质量研究方面，提出了一种基于案例推理和信任关系的协同过滤改进算法。在大型电子商务系统中，用户评分数据的极端稀疏，导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对用户评分数据的稀疏性问题，本文引入了基于案例推理方法和信任关系对协同过滤算法进行改进，采用一种综合了用户相似性和信任度的调和推荐权重的相似度计算方法，在不断更新的用户案例库中检索出一组与目标用户案例相似的用户案例，进行必要的修改、组合和处理后，形成对目标用户的推荐方案。实验结果表明，基于案例推理和信任关系的协同过滤算法可以有效地提高推荐系统的推荐质量。2. 在推荐系统体系结构研究方面，提出了一种基于混合模式的改进的推荐系统体系结构。由于推荐系统应用场合的复杂性，不同的应用场合需要不同的类型的推荐模型。本文提出的基于混合模式的改进的推荐系统体系结构支持多种推荐模型并对多种推荐模型统一管理，采用手动配置和基于案例推理生成的推荐策略来组合多种推荐模型，从而有效地弥补了各个算法彼此间的不足，同时充分发挥了各自的优势，满足了推荐系统在不同应用场合的不同的推荐需求。3. 在推荐系统推荐质量和体系结构的研究和改进的基础上，实现了一个自适应混合推荐系统原型AHRS。AHRS提供了对用户的管理，实现了五种推荐模型并对这五种推荐模型统一管理。实验结果表明，基于混合模式的推荐系统可以有效地组合多种推荐模型，从整体上提高了系统的推荐质量。