基于邻居选取策略的人群定向算法

摘要：

人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.

关键词：种子人群、行为相似人群、邻居选取策略、用户相似度、人群定向

所属期刊栏目：54

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272277This work was supported by the National Natural Science Foundation of China 61272277

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1465-1476