個(gè)性化智能推薦引擎算法研究及應(yīng)用.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)逐漸走入人們的生活,人們對(duì)信息的利用也逐漸變的全球化,通過網(wǎng)絡(luò)來獲取信息變的日?；?。近年來,互聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)量爆炸式增長(zhǎng),海量信息充斥著互聯(lián)網(wǎng),用戶越來越難準(zhǔn)確找到自己所需要的信息,―信息過載‖問題成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的巨大挑戰(zhàn)。
　　個(gè)性化推薦技術(shù)作為目前解決信息過載最有效的工具之一。通過推薦引擎能夠幫助用戶智能過濾信息?；谀壳靶袠I(yè)比較流行的推薦技術(shù),協(xié)同過濾推薦技術(shù)、內(nèi)容過濾推薦技術(shù)能夠進(jìn)行一定程度的智能推薦。但是在實(shí)際應(yīng)

2、用過程中依然面臨的諸如推薦質(zhì)量低、自動(dòng)化程度差、冷啟動(dòng)問題、實(shí)時(shí)響應(yīng)差等挑戰(zhàn)。通過分析單一協(xié)同過濾和單一內(nèi)容過濾技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),在基于協(xié)同過濾的技術(shù)中,融合內(nèi)容過濾技術(shù),提出了混合推薦算法的思想。利用項(xiàng)目?jī)?nèi)容彌補(bǔ)用戶對(duì)項(xiàng)目的缺失評(píng)分,從而使用內(nèi)容過濾為用戶尋找相似鄰居,然后就可以使用協(xié)同過濾技術(shù)產(chǎn)生推薦結(jié)果。從理論上通過使用KNN算法的內(nèi)容過濾技術(shù)對(duì)稀疏矩陣進(jìn)行補(bǔ)充,能夠提高協(xié)同過濾推薦的質(zhì)量,從而提高最終推薦質(zhì)量。基于以上混合推薦算法的