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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)及電子商務(wù)的迅速發(fā)展,推薦技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。電子商務(wù)系統(tǒng)中每天都有大量新用戶和新商品的加入,推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和冷啟動問題日益嚴(yán)重。因此,本文針對推薦系統(tǒng)中的準(zhǔn)確性問題和冷啟動問題,進(jìn)行了深入的研究。
針對推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性問題,本文提出了結(jié)合社交與標(biāo)簽信息的協(xié)同過濾推薦算法。首先,定義了小眾重疊度和個體重要度的概念,并描述了“個體-小眾-社區(qū)”的形成過程;其次,分析“用戶-項目-標(biāo)簽”三元組信息獲得用戶間的相似度,
2、并結(jié)合社區(qū)中的個體重要度,最終得到目標(biāo)用戶的偏好預(yù)測和個性化推薦。
對于推薦系統(tǒng)中的新項目冷啟動問題,本文提出了結(jié)合用戶信息、標(biāo)簽信息、項目屬性信息以及時間信息的個性化推薦算法。首先,定義了用戶時間權(quán)重信息概念,該定義考慮到了用戶評價時間與項目發(fā)布時間的時間間隔,根據(jù)用戶時間權(quán)重值的大小判斷該用戶是積極用戶還是消極用戶,以及用戶對新項目的偏愛程度;其次,利用三分圖的形式描述用戶-項目-標(biāo)簽、用戶-項目-屬性之間的關(guān)系;然后
3、,在充分考慮用戶信息、標(biāo)簽信息、項目屬性信息以及時間信息的基礎(chǔ)上,獲得個性化的預(yù)測評分值公式。
針對新用戶冷啟動問題,本文提出了結(jié)合用戶信息、標(biāo)簽信息、項目屬性信息以及用戶社交信息的個性化推薦算法。在解決新項目冷啟動問題的推薦算法思想基礎(chǔ)上,融合用戶社交信息,并對新用戶好友的預(yù)測評分值進(jìn)行加權(quán)計算,獲得新用戶對項目的預(yù)測評分值。
本文采用了公共數(shù)據(jù)集Last.fm、Movielens進(jìn)行了一系列的對比實驗、交
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