基于项目语义的协同过滤冷启动推荐算法研究

摘要：

数据稀疏性和冷启动问题一直是传统协同过滤推荐算法中的难点和重点,针对该问题提出一种使用项目语义的协同过滤冷启动推荐算法,以提高推荐系统的精度和适应性.该方法首先通过改进的IT-IDF算法构建项目语义表示方法,将项目语义进行向量化描述;然后将向量化描述融入矩阵分解中,预设用户有某种语义偏好潜在特征来补全评分矩阵;最后利用聚类对补全评分矩阵进行分割,根据新用户或新项目的类簇在分割后的评分数据上进行协同过滤推荐.通过对公开数据集的仿真实验,证明了在与其他传统协同过滤算法比较中,该算法能有效的解决数据稀疏性和冷启动推荐的精度问题.

关键词：语义;矩阵分解;聚类;冷启动;推荐

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;浙江省重点研发计划项目;浙江省自然科学基金项目

在线出版日期：2021-11-29（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：2246-2251