基于项目流行度的协同过滤TopN推荐算法

为了提高推荐系统挖掘用户感兴趣的冷门项目的能力,提出一种改进的协同过滤推荐算法。在传统算法基础上考虑项目流行度的影响,将其作为权重因子引入到相似性计算和推荐过程中,以提高用户相似性计算的可靠性和冷门项目在最终的项目推荐过程中的影响力。典型数据集上的对比实验表明,该算法能够在保持甚至提高推荐准确度的前提下,有效挖掘到用户感兴趣的冷门项目。

基于长尾理论的物品协同过滤Top-N推荐算法

传统的基于物品的协同过滤算法在计算物品相似度时,热门商品难以与冷门商品相似,从而冷门商品的推广就更为困难。针对上述问题,在传统的物品协同过滤算法基础上,提出一种改进的类TF-IDF物品相似度算法,同时考虑并排除刷分现象对物品推荐产生的负面影响,使冷门商品在基于长尾理论的推荐系统中有更高的覆盖率和准确率。以MovieLens上的数据集作为实验数据进行实验,实验结果表明,改进后的算法在保持甚至提高准确率的前提下,有效地提高在推荐冷门商品时系统的覆盖率。

广播热线节目的冷热和对策

广播热线节目在刚刚兴起的时候十分火爆,听众参与热情极高。但近几年,这类节目的受众参与度逐渐降低。应该理性对待过去的“热”和现在的“冷”,作好话题选择和前期准备,并在节目推进过程中注意设置悬念和节奏把握,增加节目张力,吸引受众参与。