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文檔簡介
1、推薦系統(tǒng)通過預(yù)測用戶對項目的喜好程度來為用戶進行推薦。協(xié)同過濾是個性化推薦系統(tǒng)的一種主要推薦技術(shù)。本文主要是研究和解決協(xié)同過濾算法中的冷啟動推薦問題。所謂冷啟動問題是指推薦系統(tǒng)無法為那些評分信息甚少的用戶和項目、新用戶和新項目進行推薦。而冷啟動問題是任何投入使用的推薦系統(tǒng)都會面臨的挑戰(zhàn)，尤其應(yīng)用協(xié)同過濾技術(shù)的推薦系統(tǒng)。本文中考慮了冷啟動問題中的三種情況:冷啟動系統(tǒng)、冷啟動用戶和冷啟動項目。
有效地利用項目的內(nèi)容信息和用戶的個人
2、信息是解決冷啟動問題的有效方法之一，即將信息過濾和協(xié)同過濾相結(jié)合的混合推薦技術(shù)。本文提出的帶偏見的基于特征的回歸模型(簡稱為FRBE)就是一種混合推薦技術(shù)，能較好的解決冷啟動問題。FRBE是基于用戶屬性和項目特征建立一個雙線性回歸模型，并以用戶和項目的偏見為基礎(chǔ)評分。另外，本文提出的CoTrustWalker算法是一種結(jié)合信任推薦和基于項目的協(xié)同過濾算法的算法，利用用戶的社交網(wǎng)絡(luò)取代傳統(tǒng)的最近鄰協(xié)同過濾技術(shù)中的相似鄰居。該算法無需分析用
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