一种基于贝叶斯网络的个性化协同过滤推荐方法研究

摘要：

针对推荐系统不能有效进行个性化推荐问题,在协同过滤过程中引入语义校验,通过对基于用户的协同过滤推荐结果进行语义校验,剔除概率较低的推荐结果,选择概率较高的结果推荐给用户,从而实现个性化语义推荐.在构建贝叶斯语义校验网络时,增加用户“喜好”偏好字段,通过问卷调查及信息反馈,确定用户对物品的喜好偏好值,确保贝叶斯语义校验网络的科学性.实验结果表明,本方法能剔除用户喜好度较低的物品,提高用户的满意度.

关键词：协同过滤、贝叶斯网络、推荐系统、语义

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金:基于情感语义的全局均衡智能调度理论与方法研究61152003

在线出版日期：2016-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：266-268