基于兴趣社区和信任邻居的混合推荐研究

发布时间：2017-12-21 04:15

  本文关键词：基于兴趣社区和信任邻居的混合推荐研究　出处：《情报科学》2016年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：个性化推荐系统中精确性与多样性似乎是一个鱼和熊掌不可兼得之难题。本文集成基于兴趣社区的用户偏好匹配算法和基于信任邻居的多样性信息推荐算法,构建一个融合精确性和多样性的混合信息推荐模型。实验结果显示:该方法在对推荐结果准确性影响很小的情况下明显提高了推荐列表的多样性。
【作者单位】： 江西财经大学信息管理学院;
【基金】：江西省教育厅科技项目(GJJ13290)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 1引言个性化推荐系统通过挖掘用户与项目之间的二元关系,在分析预测用户需求基础上主动推送其可能需要但又难以获取的有用信息,并能够以用户为中心,通过研究用户行为、兴趣和环境等,为用户推荐更具针对性的信息【1】。个性化推荐系统的出现为用户处理信息过载问题提供了一个有，

本文编号：1314642