本文關(guān)鍵詞：基于社會化媒體情境的多維協(xié)同智能推薦

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【摘要】：針對傳統(tǒng)協(xié)同智能推薦技術(shù)的冷啟動、數(shù)據(jù)稀缺性問題,為提高推薦算法的效率和準(zhǔn)確性,提出一種基于社會化媒體情境的多維智能推薦算法模型。該模型將目標(biāo)用戶的屬性特征、行為特征考慮到社會化媒體情境信息中,并動態(tài)實時捕捉用戶在不同社會化媒體情境下的偏好傾向,利用聯(lián)機分析處理(OLAP)技術(shù)對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該模型將用戶間的社會化關(guān)系和所處的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境視為衡量用戶相似的重要指標(biāo),同時使用皮爾森系數(shù)和云模型來計算用戶間各特征的相似度,并以此為推薦基礎(chǔ)向用戶呈現(xiàn)更個性化和定制化的推薦結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該模型的推薦結(jié)果的平均絕對誤差明顯小于傳統(tǒng)的協(xié)同智能推薦和單純的基于云模型推薦技術(shù)。
【作者單位】： 上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：上海海事大學(xué)�；鹳Y助項目(20130464)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言在互聯(lián)網(wǎng)+和云計算技術(shù)快速發(fā)展的動態(tài)市場環(huán)境中,客戶和技術(shù)的需求使購物的方式、種類等日益變化,造成應(yīng)用數(shù)據(jù)量顯著增長,產(chǎn)生了信息迷航和信息超載的問題[1]:大量信息同時呈現(xiàn),使得用戶很難獲取所需信息資源,反而降低了信息的使用效率。迫使電子商務(wù)推薦系統(tǒng)有效并有，

本文編號：1199499