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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展將人們帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代,面對(duì)海量數(shù)據(jù)信息,由于人們的關(guān)注能力的局限性,因此難以從中快速的找到自己喜歡或者感興趣的信息或者項(xiàng)目。此外,隨著移動(dòng)通訊技術(shù)的迅速發(fā)展,手機(jī)、平板等移動(dòng)終端的使用越發(fā)便捷,大量網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用用戶已從網(wǎng)頁版轉(zhuǎn)移到移動(dòng)客戶端版。針對(duì)移動(dòng)客戶端的用戶進(jìn)行個(gè)性化信息推薦,在提升用戶體驗(yàn)方面具有廣闊的發(fā)展?jié)摿Α?br> 個(gè)性化推薦在互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用已經(jīng)取得了一定的成果,其中應(yīng)用最成功是協(xié)同過濾算法,但協(xié)同
2、過濾推薦技術(shù)依然存在數(shù)據(jù)稀疏性及冷啟動(dòng)等問題。同時(shí),由于移動(dòng)用戶的移動(dòng)性,用戶的地理位置及周邊環(huán)境都在實(shí)時(shí)改變,傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法并不能很好的處理這種改變并給出精準(zhǔn)推薦。為解決上述問題,本文提出了基于用戶社交網(wǎng)絡(luò)信息的用戶聚類方法,將用戶的交互信息考慮到用戶相似度計(jì)算中,并聚類形成一個(gè)個(gè)興趣愛好相似的朋友圈,基于用戶信任的朋友圈推薦方法可以提高推薦質(zhì)量。同時(shí)本文增加了評(píng)分時(shí)間權(quán)重和項(xiàng)目距離權(quán)重來提高推薦結(jié)果的精準(zhǔn)性,并引入了距離篩選機(jī)制
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