基于Softmax回归模型的协同过滤算法研究与应用

发布时间：2017-06-23 21:04

  本文关键词：基于Softmax回归模型的协同过滤算法研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对传统的协同过滤推荐算法所存在的推荐精度不高的问题,提出了基于Softmax回归模型的协同过滤算法。根据用户的属性特征将用户分为不同的簇,再从目标用户所在的簇中实现协同过滤推荐,有效缩减了最近邻居的查找范围,提高了推荐效率。主要将此改进算法应用于饮食推荐中,根据用户的饮食记录对用户按口味偏好进行精准分类,将偏好相同的用户划分到同一个簇中,再从目标用户所在的用户簇中查找最近邻居,完成推荐。从两方面对此方法进行了实证分析:基于Softmax的用户口味偏好分类的准确率分析和基于Softmax的协同过滤推荐精准度分析,验证了该方法的有效性和可行性。
【作者单位】： 陕西师范大学;
【关键词】： Softmax回归 口味偏好 协同过滤 营养饮食
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41271387)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言随着社会经济的发展和人民生活条件的改善,人们的饮食消费观念已经由温饱型转向营养型,因此出现了许多营养膳食系统及饮食推荐方面的研究。基于本体的个性化营养推荐系统[1-2],主要采用协同过滤技术和上下文相关技术进行饮食推荐,忽略了数据稀疏的问题;基于Web数据挖掘的

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8 高e，

本文编号：476284