結(jié)合內(nèi)容預(yù)測(cè)和Item-based協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來(lái)，推薦系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)上獲得了普遍的成功，協(xié)同過(guò)濾是其中應(yīng)用最為廣泛的個(gè)性化推薦技術(shù)。但是，網(wǎng)上有效信息的數(shù)量和種類的急速增長(zhǎng)對(duì)推薦系統(tǒng)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，協(xié)同過(guò)濾推薦中存在的第一評(píng)價(jià)，稀疏問(wèn)題和可擴(kuò)展性問(wèn)題急待解決。為了解決這些問(wèn)題，本文討論了個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦方法，分析了協(xié)同過(guò)濾推薦的第一評(píng)價(jià)問(wèn)題、稀疏問(wèn)題的根源。在研究了Item-based協(xié)同過(guò)濾推薦和基于內(nèi)容推薦的特點(diǎn)之后，提出了一種采用基于內(nèi)容的推薦改進(jìn)Item-based協(xié)同

2、過(guò)濾的組合推薦方法，利用基于內(nèi)容的推薦對(duì)相似項(xiàng)目的分析，彌補(bǔ)協(xié)同過(guò)濾推薦在新項(xiàng)目推薦方面的不足，利用Item-based協(xié)同過(guò)濾推薦代替?zhèn)鹘y(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦，彌補(bǔ)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦在可擴(kuò)展性方面的不足。這種組合推薦算法首先利用基于內(nèi)容的推薦分析項(xiàng)目的特征屬性、找出新項(xiàng)目的相似項(xiàng)目，然后通過(guò)用戶對(duì)相似項(xiàng)目的評(píng)價(jià)來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)新項(xiàng)目的評(píng)分，最后使用Item-based協(xié)同過(guò)濾推薦在相似項(xiàng)目的范圍內(nèi)計(jì)算鄰居用戶并給出最終的預(yù)測(cè)評(píng)分。因此，這種組合推薦算法