融合时间与兴趣相似度的产品推荐方法研究

摘要：

互联网信息技术的发展使得企业可以为众多在线用户实现信息的实时交互.如何挖掘出海量产品数据中隐藏的用户行为、实现个性化推荐服务是企业面临的一个重要问题.本项目使用PHP、Python、MariaDB等技术对原始数据进行了清理、集成、标记等预处理,然后以用户消费信息中的产品信息为研究对象,运用传统的协同过滤算法,建立用户与产品信息的0-1矩阵,得到产品的偏好推荐.通过测试推荐结果发现,模型效果欠佳.为了提高推荐精度,提出了时间权重与兴趣相似度融合的协同过滤模型.时间权重考虑了用户偏好变化与时间的依赖关系,兴趣相似度用于改进模型的预测精度.在包含4万余条电视产品收视数据的数据集上实现了该方法,并将其与传统协同过滤模型进行了对比,发现改进后的协同过滤模型的精度得到了显著改善.最后,基于时间权重与兴趣相似度融合的协同过滤模型的推荐结果,给出了增加用户所使用的机顶盒套餐信息的个性化营销推荐方案.

关键词：电视产品、协同过滤算法、时间权重、兴趣相似度、个性化推荐

所属期刊栏目：29

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：2018年上海市大学生科创项目A1-0224-18-012-071;上海市教育科学研究项目C17014/17AR04

在线出版日期：2019-10-14（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：195-199