本文關(guān)鍵詞：基于群體興趣的個性化推薦候選集構(gòu)建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：對個性化推薦候選集構(gòu)建方案進行優(yōu)化,在保證對用戶感興趣項目覆蓋率較高的前提下,壓縮候選集規(guī)模,從而改善個性化推薦效果。采用融合用戶群體興趣與個性化特征的方法構(gòu)建推薦候選集,先以用戶群體興趣為基礎(chǔ)構(gòu)建初始候選集,在此基礎(chǔ)上基于用戶個性化特征對其進行過濾,生成推薦候選集。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,以電影數(shù)據(jù)為例進行模型效果驗證。實驗結(jié)果顯示,該模型在覆蓋率小幅降低的情況下,可將候選集規(guī)模壓縮為原來的3.4%;該模型能顯著提升個性化推薦的最終效果,因此該策略是一種較理想的候選集構(gòu)建策略。
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;國網(wǎng)鄂州供電公司電力調(diào)度控制中心;
【關(guān)鍵詞】： 個性化推薦 群體興趣 候選集
【分類號】：G252
【正文快照】： 1引言時,候選集對用戶興趣的覆蓋率較低,當(dāng)最近鄰集較大時,則候選集中會包含大量用戶不感興趣的項目[15]。在個性化推薦中,候選集的構(gòu)建對最終效果具有為解決上述問題,本文擬基于用戶群體興趣構(gòu)建重要影響,一般來說,如果候選集構(gòu)建能過濾大量用戶候選集。根據(jù)對豆瓣電影的預(yù)調(diào)

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本文編號：490203