基于n序访问解析逻辑的协同过滤冷启动消除方法

发布时间：2017-07-15 15:03

  本文关键词：基于n序访问解析逻辑的协同过滤冷启动消除方法

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【摘要】：协同过滤是目前个性化推荐系统中广泛使用和最成功的推荐算法,但在用户评分极端稀疏的情况下将面临冷启动问题,具体包括新用户问题和新项目问题.针对新用户问题,提出了一种基于n序访问解析逻辑的冷启动消除方法,首先通过Web日志来获取用户访问项序,进而定义了n序访问解析逻辑将其分解为用户访问子序集;在此基础上设计了用户访问项序的相似性计算方法来搜寻新用户的最近邻集合,进而提出了改进最频繁项提取算法IMIEA(improved most-frequentitems extracting algorithm)来生成面向新用户的top-N推荐.实验结果表明,本文提出的新方法能够有效实现面向新用户的个性化推荐,消除了协同过滤冷启动中的新用户问题.
【作者单位】： 四川师范大学计算机科学学院;合肥工业大学管理学院;
【关键词】： 推荐系统 协同过滤 冷启动 n序访问解析逻辑
【基金】：四川师范大学“251重点人才培养工程”
【分类号】：C931.9
【正文快照】： 1引言随着Intemet的迅猛发展，，个性化推荐系统迅速在电子商务、数字图书馆、在线影音等诸多领域得到普及应用.例如在电子商务领域，推荐系统[l]被电子商务网站用作虚拟店员(virtual salesPe叩le)向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买何种商品.电子商务推荐系统作

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本文编号：544402