本文關(guān)鍵詞：基于Softmax回歸模型的協(xié)同過濾算法研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法所存在的推薦精度不高的問題,提出了基于Softmax回歸模型的協(xié)同過濾算法。根據(jù)用戶的屬性特征將用戶分為不同的簇,再從目標(biāo)用戶所在的簇中實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾推薦,有效縮減了最近鄰居的查找范圍,提高了推薦效率。主要將此改進(jìn)算法應(yīng)用于飲食推薦中,根據(jù)用戶的飲食記錄對(duì)用戶按口味偏好進(jìn)行精準(zhǔn)分類,將偏好相同的用戶劃分到同一個(gè)簇中,再從目標(biāo)用戶所在的用戶簇中查找最近鄰居,完成推薦。從兩方面對(duì)此方法進(jìn)行了實(shí)證分析:基于Softmax的用戶口味偏好分類的準(zhǔn)確率分析和基于Softmax的協(xié)同過濾推薦精準(zhǔn)度分析,驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。
【作者單位】： 陜西師范大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： Softmax回歸 口味偏好 協(xié)同過濾 營(yíng)養(yǎng)飲食
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271387)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活條件的改善,人們的飲食消費(fèi)觀念已經(jīng)由溫飽型轉(zhuǎn)向營(yíng)養(yǎng)型,因此出現(xiàn)了許多營(yíng)養(yǎng)膳食系統(tǒng)及飲食推薦方面的研究。基于本體的個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)推薦系統(tǒng)[1-2],主要采用協(xié)同過濾技術(shù)和上下文相關(guān)技術(shù)進(jìn)行飲食推薦,忽略了數(shù)據(jù)稀疏的問題;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的

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8 高e，

本文編號(hào)：476284