一种面向排序的Top-N推荐算法

摘要：

研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统.Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容.针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和隐式反馈数据,建立用户喜好的偏序对关系来训练协同过滤的参数模型,最后利用优化的模型参数给出推荐结果.仿真结果表明,与传统的协同过滤算法、以及只能利用隐式反馈数据的排序算法相比,提出的算法能大幅提高推荐列表的排名精准度.

关键词：推荐系统、面向排序、显示反馈、隐式反馈

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：264-268