【摘 要】
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随着互联网对人们日常生活的不断渗透,人们日常生活的信息化程度不断增加,人们在网络上获取有价值信息的同时,泛滥的无价值信息也严重的干扰了人们的日常生活。尤其是在电子商务网站当中,网站中的信息数量一般在百万量级左右。推荐系统的实用价值就在此显现出来。当前我国比较著名的大型电子商务网站京东和淘宝都使用了推荐系统来帮助用户解决信息过载的问题。电子商务的推荐系统通过搜集用户日常的行为数据来推测用户的个人偏好
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随着互联网对人们日常生活的不断渗透,人们日常生活的信息化程度不断增加,人们在网络上获取有价值信息的同时,泛滥的无价值信息也严重的干扰了人们的日常生活。尤其是在电子商务网站当中,网站中的信息数量一般在百万量级左右。推荐系统的实用价值就在此显现出来。当前我国比较著名的大型电子商务网站京东和淘宝都使用了推荐系统来帮助用户解决信息过载的问题。电子商务的推荐系统通过搜集用户日常的行为数据来推测用户的个人偏好,并以此为基础来实现商品推荐功能。但是,很多推荐系统所推荐的商品与用户的喜好之间并不是严格符合的,推荐系统的推荐结果准确性不高也成为了推荐系统所需要面临的主要难题。为了解决这一问题,提高推荐系统推荐结果的准确度,很多研究在传统推荐系统基础上提出了各种各样的改进型算法,以此来提高推荐结果的准确度。本文就在此基础上提出一种改进型的协同过滤推荐系统,对评分矩阵的数据缺失值计算进行了优化,将用户的历史浏览数据作为判断用户喜好的一个重要标准,其中近度和频率属性作为指标,计算高质量评分矩阵,它能够较好的解决数据稀疏性问题,不再需要设置噪声权重,对干扰的敏感性也比较低。同时,本文研究了动态评分行为,对基于矩阵分解的协同过滤加入动态正则化因子和邻域因子,根据用户行为的实时变化更新了用户特征向量和商品特征向量的权重,提高推荐系统动态更新的能力,同时融合邻域因子,以跟踪用户偏好的漂移,以提高推荐准确性,提升用户的满意度。
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