基于用户潜在时效偏好的推荐算法

针对推荐系统中用户兴趣的潜在性以及高时效性业务场景下用户兴趣的不稳定性和时间迁移性进行研究,提出一种基于用户潜在时效偏好的推荐方法。通过深入分析用户的历史行为与用户潜在兴趣的关系,提出基于概率主题模型的用户兴趣挖掘方法,避免了传统推荐方式对用户兴趣潜在性的忽略;同时,基于高时效业务对时间敏感性的考虑,结合隐马尔可夫模型对用户兴趣进行实时捕获,发现用户的兴趣迁移序列,并以此提出基于用户时效偏好的推荐方法。最后通过相关实验验证了该方法的可行性。

基于标签、得分和偏好时效性的项目推荐方法

网络信息的爆炸式增长使得推荐系统成为一项研究的热点。现存的推荐系统在实际运营中存在各自的缺陷。在web2.0环境下,标签、项目得分以及用户标注项目的时间均包含暗示用户偏好的重要信息,这些信息对提高推荐系统准确度是十分重要的。在借鉴协同过滤思想的基础上,提出综合考虑标签、项目得分和用户偏好时效性的项目推荐模型,并对此模型的体系结构及应用前景进行了分析。