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用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法的实现及应用

发稿时间:2017-07-23 22:19:00 来源: 中国青年网

  随着电子商务的快速发展,各种推荐系统逐渐成为商务平台的研究重点。目前最经典的近邻模型—最近 K 邻居(K-nearest neighborsKNN) 模型,在确定k个近邻集时,只依赖于评分相似度,且推荐时同等对待k个近邻居,并未对其分类对待。所以,本项目首先提出一种用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法,通过把用户属性和 Min权重相似度相结合并生成 k 近邻集,降低对评分相似度的依赖,再从K近邻集与活跃用户子群体的交集中筛选出活跃近邻,将其作为新的活跃邻居集,该方法理论上能够减少数据稀疏性的干扰,很大程度上提高推荐准确度,并能获得更好的稳定性和选择更少的邻居数。将该算法的研究成果应用于推荐系统的优化,将具有重要的实际应用价值,不仅能够主动为用户推荐兴趣度高的产品,从而提高用户粘性和商品销售,使企业实现商业价值的最大化,还能为用准确、高效地过滤掉大量的无用信息,使用户获得更好的消费体验。该项目在社会效益和经济效益上都具有广阔的发展前景。

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