基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

郭聃

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基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

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传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺.对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法.采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文.设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性化排序.实验结果表明,该算法在保持推荐准确性的前提下,提高了推荐的多样性和个性化.

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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第1期|313-319329|共8页
作者
郭聃;
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作者单位

四川现代职业学院电子信息技术系四川成都 610207;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协同过滤推荐系统; 隐马尔可夫模型; 神经网络; 机器学习; 贝叶斯个性化排序; 推荐多样性;

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