10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.007
面向知乎的个性化推荐模型研究
个性化推荐能向用户提供个性化的信息服务和决策支持.针对知乎提出一种基于混合算法的个性化推荐模型.首先根据用户信息提出Person Rank算法,结合用户兴趣标签构建用户模型.其次根据问答信息提出Problem Rank算法,将问答信息标签化处理后构建问答模型.然后采用基于标签推荐、相似用户推荐、多维滑动窗口分阶段结合的方法来构建推荐算法模型.利用梯度下降算法训练模型后,实验结果表明推荐正确率稳定在0.78左右,模型所推荐的信息能够满足知乎用户需求,个性化推荐效果得以提高.
个性化推荐、用户模型、问答模型、推荐算法模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61402220
2018-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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