【摘要】：推薦算法已經被廣泛地應用于很多領域。但是如果利用傳統的推薦算法預測移動用戶瀏覽互聯網的行為,并在此基礎上對移動用戶進行個性化的內容推薦,傳統推薦算法的推薦效果往往比較差。該文通過分析移動用戶瀏覽互聯網的記錄,得出傳統推薦算法效果差的原因。在此基礎上,提出了一個基于移動用戶瀏覽行為的推薦模型,即RMBDMU。該模型可以對移動用戶瀏覽互聯網的行為進行預測,在預測的基礎上對移動用戶進行內容推薦。為了驗證推薦模型的有效性,在真實的移動用戶瀏覽互聯網的行為數據上進行了實驗。實驗結果顯示基于移動用戶瀏覽行為的推薦模型比傳統的推薦算法更為有效。
[Abstract]:Recommendation algorithms have been widely used in many fields. However, if the traditional recommendation algorithm is used to predict the behavior of mobile users browsing the Internet, and on the basis of which mobile users can be personalized content recommendation, the traditional recommendation algorithm often has a poor recommendation effect. By analyzing the records of mobile users browsing the Internet, the reason for the poor performance of the traditional recommendation algorithm is obtained. On this basis, a recommendation model based on the browsing behavior of mobile users, namely RMBDMU, is proposed. The model can predict the behavior of mobile users browsing the Internet and recommend the content of mobile users on the basis of prediction. In order to verify the validity of the recommendation model, experiments were carried out on the real mobile users browsing the Internet behavior data. Experimental results show that the recommendation model based on mobile user browsing behavior is more effective than the traditional recommendation algorithm.
【作者單位】： 電子科技大學信息與軟件工程學院;電子科技大學網絡與數據安全四川省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61133016,61300191,61202445,61370026) 四川省科技支撐計劃(2014GZ0106,2016JZ0020)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2147059