灵活适应不同业务的个性化推荐系统研究

摘要：

互联网技术的迅速发展,尤其是以个性化为主要特点的Web 2.0的不断成熟,使得大量信息同时呈现在人们面前,个性化推荐技术的价值日益凸显.提出了一种灵活适应不同业务的个性化推荐系统设计方案,采集并分析用户的所有显式行为和隐式行为,结合用户行为配置文件和熵值法分析用户对物品的兴趣度,并引入时间遗忘函数,解决用户兴趣漂移问题,然后基于协同过滤技术得到用户的个性化推荐列表.通过实际数据进行测试,给出了系统推荐效果评估分析.

关键词：个性化推荐系统、用户兴趣分析、熵、兴趣漂移、协同过滤

分类号：TN ;R38

在线出版日期：2014-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：131-135,148