基于社会化媒体情境的多维协同智能推荐

发布时间：2017-11-18 10:32

  本文关键词：基于社会化媒体情境的多维协同智能推荐

  更多相关文章： 社会化媒体 情境 协同推荐 多维 云模型

【摘要】：针对传统协同智能推荐技术的冷启动、数据稀缺性问题,为提高推荐算法的效率和准确性,提出一种基于社会化媒体情境的多维智能推荐算法模型。该模型将目标用户的属性特征、行为特征考虑到社会化媒体情境信息中,并动态实时捕捉用户在不同社会化媒体情境下的偏好倾向,利用联机分析处理(OLAP)技术对多维数据进行处理。该模型将用户间的社会化关系和所处的政治经济环境视为衡量用户相似的重要指标,同时使用皮尔森系数和云模型来计算用户间各特征的相似度,并以此为推荐基础向用户呈现更个性化和定制化的推荐结果。实验结果表明,该模型的推荐结果的平均绝对误差明显小于传统的协同智能推荐和单纯的基于云模型推荐技术。
【作者单位】： 上海海事大学经济管理学院;
【基金】：上海海事大学校基金资助项目(20130464)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言在互联网+和云计算技术快速发展的动态市场环境中,客户和技术的需求使购物的方式、种类等日益变化,造成应用数据量显著增长,产生了信息迷航和信息超载的问题[1]:大量信息同时呈现,使得用户很难获取所需信息资源,反而降低了信息的使用效率。迫使电子商务推荐系统有效并有，

本文编号：1199499