基于情境和主体特征融入性的多维度个性化推荐模型研究

被引:8
作者
琚春华
鲍福光
机构
[1] 不详
[2] 浙江工商大学计算机与信息工程学院
[3] 不详
基金
浙江省自然科学基金;
关键词
推荐模型; 个性化; 多维度; 情境; 特征选取;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.09 [];
学科分类号
080402 ;
摘要
个性化推荐准确率的高低是互联网应用成功与否的关键因素,针对传统推荐模型的不足,提出一种基于情境和主体特征融入性的多维度个性化推荐模型,该模型能够充分利用地域文化背景、领域主题情景、主体特征等信息,避免了传统算法把用户整体作为单个向量的弊端,克服了数据稀疏性等问题。实验结果表明,该模型的推荐质量比传统的协同推荐模型高,更有针对性地向用户推荐他们感兴趣的项目。
引用
收藏
页码:17 / 27
页数:11
相关论文
共 9 条
  • [1] 基于业务过程和知识需求的知识推送系统
    石美红
    王婷
    陈永当
    毋涛
    [J]. 计算机集成制造系统, 2011, 17 (04) : 882 - 887
  • [2] 基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法
    严隽薇
    黄勋
    刘敏
    朱延波
    倪亥彬
    [J]. 计算机集成制造系统, 2010, 16 (12) : 2757 - 2762
  • [3] 基于概念聚类的用户兴趣建模方法
    刘永利
    欧阳元新
    闻佳
    熊璋
    [J]. 北京航空航天大学学报, 2010, (02) : 188 - 192
  • [4] 基于改进TextTiling方法的用户新兴趣发现的研究
    邹博伟
    张宇
    范基礼
    郑伟
    刘挺
    [J]. 计算机研究与发展, 2009, 46 (09) : 1594 - 1600
  • [5] 基于云模型的协同过滤推荐算法
    张光卫
    李德毅
    李鹏
    康建初
    陈桂生
    [J]. 软件学报, 2007, (10) : 2403 - 2411
  • [6] 面向场景的协同过滤推荐算法
    张光卫
    康建初
    李鹤松
    刘常昱
    李德毅
    [J]. 系统仿真学报, 2006, (S2) : 595 - 601
  • [7] Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach
    Adomavicius, G
    Sankaranarayanan, R
    Sen, S
    Tuzhilin, A
    [J]. ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS, 2005, 23 (01) : 103 - 145
  • [8] Applying associative retrieval techniques to alleviate the sparsity problem in collaborative filtering
    Huang, Z
    Chen, H
    Zeng, D
    [J]. ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS, 2004, 22 (01) : 116 - 142
  • [9] Beyond CRM:C.K.Prahalad Predicts CustomerContext Is the Next Big Thing .2 Prahalad C K. AMACOM . 2004