基于偏好度特征构造的个性化推荐算法

黄金超; 张佳伟; 陈宁; 陈毅鸿; 江文; 李生红

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基于偏好度特征构造的个性化推荐算法

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随着在线旅游业酒店数量的日益增多,用户点评信息稀疏问题愈加严重,这不仅导致推荐准确度大幅下降,而且使传统推荐算法的计算负荷随之增加,难以满足实时性要求.基于此,从挖掘用户历史信息与待推荐物品之间潜在相关性的角度出发,对基于内容的推荐算法进行改进,提出了一种基于偏好度特征构造的个性化推荐算法.该算法通过计算偏好分来构造偏好度特征,并借助机器学习领域的分类算法得以实现.将该算法应用于线上旅游业的个性化子房型推荐,通过对真实数据集的实验与分析,验证了所提出个性化推荐算法的简便与有效性,且较传统推荐算法更具实时性和通用性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2018年第7期|770-776|共7页
作者
黄金超; 张佳伟; 陈宁; 陈毅鸿; 江文; 李生红;
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作者单位

上海交通大学网络空间安全学院;

携程旅游网络技术有限公司平台商务部;

上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
基于内容的推荐; 潜在相关性; 偏好度构造; 子房型推荐;

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