基于用户相似性传递的跨平台交叉推荐算法

发布时间：2018-04-02 23:06

  本文选题：个性化推荐系统　切入点：协同过滤　出处：《中文信息学报》2016年02期

【摘要】：个性化推荐系统在电子商务领域中的广泛应用带来了巨大的经济效益和良好的用户体验。由于用户数据往往分布在多个不同的网站,单个网站的推荐系统受制于数据稀疏性的限制,难以获得准确的推荐效果。该文提出了一种基于传递相似性的交叉推荐系统算法,可以利用多个网站平台数据计算不同网站中的用户的相似度,从而很大程度上克服了推荐系统中的数据稀疏性以及冷启动问题。结果显示,该交叉推荐算法与传统的针对单个数据集的推荐算法相比,推荐的精确性有一至两倍的提高。
[Abstract]:The wide application of personalized recommendation system in the field of e-commerce brings great economic benefits and good user experience.Because the user data is often distributed in many different websites, the recommendation system of a single website is restricted by the data sparsity, so it is difficult to obtain accurate recommendation effect.In this paper, an algorithm of cross recommendation system based on transfer similarity is proposed, which can calculate the similarity of users in different websites by using the data of multiple web platforms.Thus, the problem of data sparsity and cold start in recommendation system is overcome to a great extent.The results show that the accuracy of the cross-recommendation algorithm is one to two times higher than that of the traditional recommendation algorithm for a single data set.
【作者单位】： 电子科技大学互联网科学中心;北京百分点信息科技有限公司;中国科学院计算技术研究所中国科学院网络数据科学与技术重点实验室;
【基金】：国家基础研究发展计划(973)(2012CB316303,2013CB329602) 国家自然科学基金(61232010,61202215)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1702508