本文關(guān)鍵詞：一種基于社會化網(wǎng)絡(luò)的上下文相關(guān)推薦模型

  更多相關(guān)文章： 社會化網(wǎng)絡(luò) 上下文相關(guān) 推薦模型 矩陣分解

【摘要】：后搜索引擎時代如何構(gòu)建推薦系統(tǒng)來為用戶提供準確的信息成為研究者關(guān)注的問題,而有效地利用社會化網(wǎng)絡(luò)中的上下文信息已然是解決這一問題的一把鑰匙。在本文中,我們提出了一種新的推薦模型,通過上下文相關(guān),對社會化網(wǎng)絡(luò)信息進行再加工,不同于一般上下文信息處理方法,我們通過隨機決策樹對傳統(tǒng)"用戶-項目"評價矩陣中評價相似的上下文信息進行區(qū)分,然后通過矩陣分解來預(yù)測用戶的缺失偏好,同時,為了更加充分地利用社會化網(wǎng)絡(luò)信息,我們將偏好相似用戶可能的推薦進行量化,以影響矩陣分解目標函數(shù)的結(jié)果,以此達到精確推薦的目的,最終以此作為系統(tǒng)推薦。通過實驗表明,本文提出的上下文相關(guān)推薦模型可獲得更高的用戶滿意度。
【作者單位】： 揚州大學(xué)廣陵學(xué)院;江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院揚州商務(wù)分院;
【關(guān)鍵詞】： 社會化網(wǎng)絡(luò) 上下文相關(guān) 推薦模型 矩陣分解
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 作為個性化搜索技術(shù)的一個重要分支,推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為處理信息過載的一個有效手段。大多數(shù)推薦系統(tǒng)依靠協(xié)作過濾技術(shù),通過從其他相似用戶及項目過去的評價信息挖掘、預(yù)測用戶的興趣。但是傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)只使用相關(guān)的“用戶-項目”評價而不考慮任何其他數(shù)據(jù),所以當(dāng)信息源不均

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本文編號：558860