收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

用户多兴趣下的个性化推荐算法研究

余力  刘鲁  李雪峰  
【摘要】:电子商务个性化推荐成为客户关系管理的重要内容,协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术,但传统的协同过滤推荐算法并不适合用户多兴趣情况下的个性化推荐。在分析原因的基础上,通过组合基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤算法,先求解目标项目的相似项目集,在目标项目的相似项目集上再采用基于用户的协同过滤算法。这种基于相似项目的邻居用户协同推荐方法,能很好地处理用户多兴趣下的个性化推荐问题,尤其当候选推荐项目的内容属性相差较大时,该方法性能更优。最后,用EachMovie数据库对算法进行了仿真实验,实验表明该算法准确率更高。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 祁褎然;潘志成;罗敬;刘新放;祁功;;大学选课推荐系统的数学模型[J];南开大学学报(自然科学版);2011年04期
2 ;[J];;年期
3 ;[J];;年期
4 ;[J];;年期
5 ;[J];;年期
6 ;[J];;年期
7 ;[J];;年期
8 ;[J];;年期
9 ;[J];;年期
10 ;[J];;年期
11 ;[J];;年期
12 ;[J];;年期
13 ;[J];;年期
14 ;[J];;年期
15 ;[J];;年期
16 ;[J];;年期
17 ;[J];;年期
18 ;[J];;年期
19 ;[J];;年期
20 ;[J];;年期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 马瑞新;基于粒子群的网络社区动态角色挖掘研究[D];大连理工大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何秀娟;基于信任的协同过滤推荐模型研究[D];杭州电子科技大学;2011年
2 赵森林;一种基于多项式回归的协同过滤算法[D];大连理工大学;2012年
3 崔亚洲;一种B2C模式下多模型推荐系统的研究[D];电子科技大学;2006年
4 杨芳;电子商务系统协同过滤推荐算法研究[D];河北工业大学;2006年
5 韩慧俊;电子商务个性化推荐系统的研究[D];上海交通大学;2007年
6 郭燚;基于广义可加logistic模型的信息推荐技术[D];华南理工大学;2011年
7 陈雪峰;网络游戏个性化推荐系统的研究与实现[D];上海交通大学;2007年
8 李娟利;基于博弈论的网络诱骗系统研究[D];西安建筑科技大学;2006年
9 田军伟;基于社会网络的用户兴趣模型研究[D];电子科技大学;2010年
10 余飞;复杂网络中的少数者博弈研究[D];电子科技大学;2012年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978