基于上下文感知推荐的协同过滤技术
移动电子商务已经开始在用户的决策和偏好中扮演着越来越重要的角色.为了更有效地在移动环境中为用户提供推荐信息,该文提出了基于上下文感知推荐的协同过滤技术,该技术利用用户重要的移动上下文信息来改进基于项目的协同过滤算法中相似性的度量,重新用改进的相似度计算方法来获得项目的预测评分.通过实验数据表明,基于上下文感知推荐的协同过滤技术可以在用户处于移动环境时为用户提供更准确的推荐结果,可以有效缓解移动用户评分数据稀疏性所带来的推荐结果失真的问题.
上下文信息、协同过滤、移动电子商务、个性化推荐
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TP302.1(计算技术、计算机技术)
2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
85-86,93
