本文關鍵詞：基于n序訪問解析邏輯的協(xié)同過濾冷啟動消除方法

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【摘要】：協(xié)同過濾是目前個性化推薦系統(tǒng)中廣泛使用和最成功的推薦算法,但在用戶評分極端稀疏的情況下將面臨冷啟動問題,具體包括新用戶問題和新項目問題.針對新用戶問題,提出了一種基于n序訪問解析邏輯的冷啟動消除方法,首先通過Web日志來獲取用戶訪問項序,進而定義了n序訪問解析邏輯將其分解為用戶訪問子序集;在此基礎上設計了用戶訪問項序的相似性計算方法來搜尋新用戶的最近鄰集合,進而提出了改進最頻繁項提取算法IMIEA(improved most-frequentitems extracting algorithm)來生成面向新用戶的top-N推薦.實驗結果表明,本文提出的新方法能夠有效實現(xiàn)面向新用戶的個性化推薦,消除了協(xié)同過濾冷啟動中的新用戶問題.
【作者單位】： 四川師范大學計算機科學學院;合肥工業(yè)大學管理學院;
【關鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 冷啟動 n序訪問解析邏輯
【基金】：四川師范大學“251重點人才培養(yǎng)工程”
【分類號】：C931.9
【正文快照】： 1引言隨著Intemet的迅猛發(fā)展，，個性化推薦系統(tǒng)迅速在電子商務、數(shù)字圖書館、在線影音等諸多領域得到普及應用.例如在電子商務領域，推薦系統(tǒng)[l]被電子商務網站用作虛擬店員(virtual salesPe叩le)向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應該購買何種商品.電子商務推薦系統(tǒng)作

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本文編號：544402