本文關(guān)鍵詞：基于n序訪問解析邏輯的協(xié)同過濾冷啟動(dòng)消除方法

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【摘要】：協(xié)同過濾是目前個(gè)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(píng)分極端稀疏的情況下將面臨冷啟動(dòng)問題,具體包括新用戶問題和新項(xiàng)目問題.針對(duì)新用戶問題,提出了一種基于n序訪問解析邏輯的冷啟動(dòng)消除方法,首先通過Web日志來獲取用戶訪問項(xiàng)序,進(jìn)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(chǔ)上設(shè)計(jì)了用戶訪問項(xiàng)序的相似性計(jì)算方法來搜尋新用戶的最近鄰集合,進(jìn)而提出了改進(jìn)最頻繁項(xiàng)提取算法IMIEA(improved most-frequentitems extracting algorithm)來生成面向新用戶的top-N推薦.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的新方法能夠有效實(shí)現(xiàn)面向新用戶的個(gè)性化推薦,消除了協(xié)同過濾冷啟動(dòng)中的新用戶問題.
【作者單位】： 四川師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 冷啟動(dòng) n序訪問解析邏輯
【基金】：四川師范大學(xué)“251重點(diǎn)人才培養(yǎng)工程”
【分類號(hào)】：C931.9
【正文快照】： 1引言隨著Intemet的迅猛發(fā)展，，個(gè)性化推薦系統(tǒng)迅速在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館、在線影音等諸多領(lǐng)域得到普及應(yīng)用.例如在電子商務(wù)領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)[l]被電子商務(wù)網(wǎng)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(yīng)該購買何種商品.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)作

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本文編號(hào)：544402