融合用户属性的隐语义模型推荐算法

发布时间：2017-08-01 19:18

  本文关键词：融合用户属性的隐语义模型推荐算法

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【摘要】：针对隐语义模型推荐算法中的数据稀疏和冷启动问题,提出一种融入用户属性信息的推荐算法。将二值化用户属性加入隐语义模型,利用分类模型衡量其他用户属性的重要程度,根据目标用户具有的属性找出与之相似的用户,并结合目标用户的评分信息得到最终推荐结果。在Movielens数据集上进行测试,结果表明,与协同过滤算法和隐语义算法相比,该算法可有效提高推荐准确率,即使在评分数据极度稀疏的情况下也能取得较好的推荐结果。
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;广东省数字广东研究院;
【关键词】： 推荐系统 隐语义模型 用户属性 稀疏数据 逻辑回归
【基金】：广东省科技厅研发与产业化项目(2013B090500038,2014B040401012)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0概述随着大数据时代的到来,各种数据给人们带来了方便,同时也导致了信息过载。过多的数据使得人们难以从中获取对自己有价值的信息。在这样的环境下,推荐系统就显得尤为重要,它能根据用户历史偏好数据找出用户感兴趣的信息。现有的推荐算法主要包括基于内容的推荐算法[1]、协

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本文编号：605792