個(gè)性化文檔推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的迅猛普及,互聯(lián)網(wǎng)正從搜索時(shí)代進(jìn)入推薦時(shí)代,從用戶根據(jù)關(guān)鍵字主動(dòng)搜索演變?yōu)榫W(wǎng)站主動(dòng)向用戶推薦他們感興趣的信息。推薦系統(tǒng)能夠大大提高用戶的滿意度和對(duì)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度,因此設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文在分析常見個(gè)性化推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)上,結(jié)合企業(yè)辦公平臺(tái)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化文檔推薦系統(tǒng)。主要工作內(nèi)容如下:1)分析用戶歷史行為記錄,提取用戶行為數(shù)據(jù)并抽象成用戶行為特征向量

2、,建立用戶興趣模型和用戶行為模型,研究用戶喜好,找到用戶與用戶、文檔與文檔間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2)運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾思想計(jì)算用戶相似度、文檔相似度和內(nèi)容相似度,并依據(jù)相似度大小獲取最近鄰居列表,再將最近鄰居列表進(jìn)行過(guò)濾排序,生成最終推薦列表展示給用戶,實(shí)現(xiàn)了“推薦閱讀”、“相關(guān)閱讀”和“別人還看了什么”三種推薦功能。3)由于常見的推薦系統(tǒng)用戶權(quán)限簡(jiǎn)單,而企業(yè)內(nèi)部辦公平臺(tái)用戶權(quán)限復(fù)雜,針對(duì)此問(wèn)題提出了基于用戶權(quán)限的推薦方案;另外,采用離線計(jì)算和增量計(jì)