基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型

发布时间：2017-11-14 00:06

  本文关键词：基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型

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【摘要】：协同过滤推荐是目前个性化推荐系统中使用最为广泛的方法.然而,传统协同过滤推荐一方面仅根据用户对项目的评分来判断用户之间是否存在共同喜好具有一定的片面性,因而降低了近邻搜索的质量;另一方面忽略了不同情境对用户偏好影响的差异性,进而影响了个性化推荐的效果.为此,提出一种基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.首先,在模型中采用信息熵理论分析不同情境对用户偏好产生影响的重要程度,并结合用户-商品评分和用户对商品属性的偏好来搜索近邻用户;在此基础上,将情境重要度的权重引入到协同过滤推荐的生成过程中进而产生推荐结果.通过MovieLens数据集对该模型和其它两种协同过滤推荐进行比较的结果表明:本模型具有较低的平均误差,进而表明了考虑情境化用户偏好的协同过滤可明显改善个性化推荐的质量.
【作者单位】： 大连理工大学系统工程研究所;美国佛罗里达州立大西洋大学信息技术及运作管理系;
【基金】：国家自然科学基金重大项目(70890080,70890083)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言面对互联网商务时代信息资源的爆炸式增长,如何从庞大复杂的信息资源中为用户推荐其感兴趣且有价值的信息资源已成为当前个性化推荐亟待解决的关键问题之一W.目前,在个性化推荐技术中应用最广泛的是协同过滤推荐技术[21.由于数据稀疏性、冷启动等[31问题会使协同过滤中的

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7 沈磊;周一民;李舟军;;基于心理学模型的协同过滤推荐方法[J];计算机工程;2010年20期

8 徐红;彭黎;郭艾寅;徐云剑;;基于用户多兴趣的协同过滤策略改进研究[J];计算机技术与发展;2011年04期

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3 董全德;;基于双信息源的协同过滤算法研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2009）暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集（上册）[C];2009年

4 张光卫;康建初;李鹤松;刘常昱;李德毅;;面向场景的协同过滤推荐算法[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年

5 李建国;姚良超;汤庸;郭欢;;基于认知度的协同过滤推荐算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集（B辑）[C];2009年

6 王明文;陶红亮;熊小勇;;双向聚类迭代的协同过滤推荐算法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

7 胡必云;李舟军;王君;;基于心理测量学的协同过滤相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2010年

8 林丽冰;师瑞峰;周一民;李月雷;;基于双聚类的协同过滤推荐算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（一）[C];2008年

9 罗喜军;王韬丞;杜小勇;刘红岩;何军;;基于类别的推荐——一种解决协同推荐中冷启动问题的方法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2007年

10 黄创光;印鉴;汪静;刘玉葆;王甲海;;不确定近邻的协同过滤推荐算法[A];NDBC2010第27届中国数据库学术会议论文集A辑一[C];2010年

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6 罗恒;基于协同过滤视角的受限玻尔兹曼机研究[D];上海交通大学;2011年

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8 高e，

本文编号：1182969