基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法

被引：31

作者：

徐风苓 ^{[1
]}

孟祥武 ^{[2
]}

王立才 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室

[2] 北京邮电大学计算机学院

来源：

电子与信息学报 | 2011年 / 33卷 / 11期

关键词：

移动网络; 用户上下文; 相似度计算; 协同过滤;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对"移动用户-移动服务-上下文"3维模型进行降维得到"移动用户-移动服务"2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。

引用

页码：2785 / 2789

页数：5

共 6 条

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