面向多源數據的跨域推薦系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網絡和智能設備的不斷發(fā)展，互聯網上的信息也越來越豐富和多樣，人們可以在網絡上獲得各種各樣的信息和服務，同時人們逐漸發(fā)現要在網上找到符合自己需求的東西也越來越麻煩，早期搜索技術可以滿足人們這一需求，但是由于它的結果不夠“個性化”，不能滿足不同用戶的個人偏好需求，因此個性化推薦技術開始被發(fā)現并應用于各個領域，專注于利用各種算法挖掘用戶的個性化偏好。傳統(tǒng)的推薦技術僅僅基于單一數據源，單一領域進行推薦，無法較好的處理數據稀疏性和用戶冷啟動問

2、題。
　　結合當前多源數據廣泛存在的情況，為緩解數據稀疏性問題和用戶冷啟動問題提出多個模型。針對單域數據的稀疏性，提出多種多源數據下的跨域推薦模型，分別融合了用戶相似度矩陣，用戶預測結果，用戶全局行為對用戶進行評分預測，針對多源數據中單域的用戶冷啟動問題，提出了基于跨域協(xié)同過濾和關聯規(guī)則挖掘的推薦模型，在傳統(tǒng)跨域協(xié)同過濾的基礎上，以關聯規(guī)則進行第二次過濾。
　　經過在豆瓣數據集對提出的模型進行檢驗，可以發(fā)現，相比傳統(tǒng)單域推薦

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