本文選題：個(gè)性化推薦 + 協(xié)同過(guò)濾��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年05期

【摘要】：針對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法中的新用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題,提出了基于用戶概要擴(kuò)展的協(xié)同過(guò)濾算法(EUPCF)。算法采用一種新的加權(quán)樸素貝葉斯方法對(duì)新用戶的概要進(jìn)行局部擴(kuò)展,然后使用擴(kuò)展后的概要為新用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)推薦,為預(yù)測(cè)項(xiàng)目提供更多近鄰項(xiàng)目。新的加權(quán)樸素貝葉斯方法為每個(gè)條件屬性獨(dú)立計(jì)算后驗(yàn)概率,避免了傳統(tǒng)方法中聯(lián)合分布先驗(yàn)概率對(duì)數(shù)據(jù)稀疏度的敏感性問(wèn)題,提高了擴(kuò)展的準(zhǔn)確度。Movie Lens數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)表明,新算法擁有良好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,同時(shí),不會(huì)對(duì)推薦的實(shí)時(shí)性產(chǎn)生較大影響。
[Abstract]:Aiming at the cold start problem of new users in collaborative filtering algorithm, a collaborative filtering algorithm based on user profile extension is proposed. The algorithm uses a new weighted naive Bayes method to locally extend the profile of the new user, and then uses the extended profile to make prediction recommendations for the new user, thus providing more nearest neighbor items for the prediction project. The new weighted naive Bayes method calculates the posteriori probability independently for each conditional attribute, avoids the sensitivity of the joint distributed priori probability to the data sparsity in the traditional method, and improves the extended accuracy of .Movie Lens dataset experiment. The new algorithm has good prediction accuracy and will not have a great impact on the real-time performance of the recommendation.
【作者單位】： 河南師范大學(xué)教育學(xué)院;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15A880011,15A880010) 河南師范大學(xué)博士啟動(dòng)課題(qd14191)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集A輯一[C];2010年

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3 于程遠(yuǎn);基于QoS的Web服務(wù)推薦技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

4 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

5 孔維梁;協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];華中師范大學(xué);2013年

6 夏培勇;個(gè)性化推薦技術(shù)中的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

7 趙向宇;Top-N協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2014年

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4 高慧敏;融合占有度的時(shí)間遺忘協(xié)同過(guò)濾混合推薦算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

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6 徐曉妮;基于人工魚(yú)群算法的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];遼寧大學(xué);2015年

7 羅培;移動(dòng)購(gòu)物導(dǎo)購(gòu)關(guān)鍵技術(shù)的研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

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10 馬兆才;基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];蘭州大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1850904