基于協(xié)同過濾算法的用戶喜好研究

1、基于協(xié)同過濾算法的用戶喜好研究基于協(xié)同過濾算法的用戶喜好研究⑶對于新系統(tǒng)冷啟動問題，在沒有用戶行為數(shù)據(jù)和物品內(nèi)容信息計算相似度的情況下，可以使用專家標(biāo)記的方式。用戶活躍度問題改進，用戶活躍度能隱式地推斷用戶對未知物品喜好的可能性。本文定義用戶活躍度與其瀏覽過的物品數(shù)量成正比，那么活躍度低的用戶產(chǎn)生的用戶行為，對計算物品相似度更加有作用，這就需要懲罰用戶的活躍度。物品流行度問題改進，物品流行度也可以隱式地表示用戶喜好。本文定義物品流行度與

2、瀏覽該物品的用戶數(shù)量成正比，那么冷門物品被瀏覽更能計算出用戶的相似度，因此需要懲罰物品的流行度。4結(jié)束語本文從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、相似度計算、算法適用場景這幾方面進行了深入的研究，并將基于內(nèi)容算法與協(xié)同過濾算法進行了比較，之后對現(xiàn)有算法存在的不足進行改進，提高了算法的準(zhǔn)確度和覆蓋率。下一步將研究如何將基于用戶和基于物品的協(xié)同過濾算法根據(jù)不同的權(quán)重結(jié)合起來，在考慮用戶相似度的同時也兼顧物品的相似度，以此提高推薦的精確度?；趨f(xié)同過濾算法

3、的用戶喜好研究基于協(xié)同過濾算法的用戶喜好研究⑶對于新系統(tǒng)冷啟動問題，在沒有用戶行為數(shù)據(jù)和物品內(nèi)容信息計算相似度的情況下，可以使用專家標(biāo)記的方式。用戶活躍度問題改進，用戶活躍度能隱式地推斷用戶對未知物品喜好的可能性。本文定義用戶活躍度與其瀏覽過的物品數(shù)量成正比，那么活躍度低的用戶產(chǎn)生的用戶行為，對計算物品相似度更加有作用，這就需要懲罰用戶的活躍度。物品流行度問題改進，物品流行度也可以隱式地表示用戶喜好。本文定義物品流行度與瀏覽該物品的用戶