基于領(lǐng)域知識的協(xié)同過濾推薦研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的日益普及和電子商務(wù)的快速發(fā)展，信息推薦實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的“人找信息”向“信息找人”的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變。協(xié)同過濾技術(shù)是當(dāng)前推薦系統(tǒng)主要采用的技術(shù)，它能夠發(fā)掘出目標(biāo)用戶潛在的興趣，獲得良好的用戶體驗。
　　 在實際運(yùn)用中，協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)主要面臨兩個需要解決的問題，一個是稀疏性，即用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)通常非常少，僅僅依據(jù)這些評分很難發(fā)現(xiàn)相似的用戶；另一個是實時性，即隨著系統(tǒng)用戶和資源的增多，系統(tǒng)的性能會越來越低。針對第一個問題，可以

2、構(gòu)建一個初始用戶-項目評分矩陣，通過預(yù)測該矩陣中的空缺評分，降低評分極端稀疏對推薦效果帶來的影響。在這個過程中，本文結(jié)合項目的領(lǐng)域類別信息，通過計算項目間的評分密度閾值，從而動態(tài)調(diào)整項目評分和項目類別對相似性的貢獻(xiàn)大小，改進(jìn)了項目間的相似性計算公式，使得填充的評分值更加準(zhǔn)確，有利后續(xù)的未評分項目的最近鄰計算，提高了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。對于第二個問題，本文依據(jù)項目的領(lǐng)域類別信息為活動用戶篩選出候選近鄰集合，在此基礎(chǔ)上，融入用戶的領(lǐng)域職位信息