【摘 要】
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因为互联网的普及与发展,如今已经进入了信息过载的时代,用户没有足够的能力和精力对海量的信息进行鉴别和过滤。个性化推荐技术,能够根据用户的个性化偏好为用户推荐其可能
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因为互联网的普及与发展,如今已经进入了信息过载的时代,用户没有足够的能力和精力对海量的信息进行鉴别和过滤。个性化推荐技术,能够根据用户的个性化偏好为用户推荐其可能感兴趣的信息资源,降低用户搜寻信息的成本,扩展用户浏览范围,所以得到了广泛的理论研究与实际应用。
本文在深入考察与研究现有的个性化推荐系统的基础上,结合协同过滤思想与信息网络理论,提出了基于信息传播的个性化推荐模型,即InformationPropagation based Personal Recommendation Model,简称IPR模型。该模型能比较充分得利用推荐系统中的各种信息,构建用户—资源潜在行为网络,使用信息传播算法对网络进行优化,并根据优化后得到的用户潜在行为,指导系统进行个性化推荐。
基于IPR模型,本文设计并实现了个性化标签推荐算法与个性化资源推荐算法,并在三个真实数据集Bibsonomy,movielens和Del.icio.us上,对这两个算法与其它一些个性化推荐算法进行对比测试。实验结果表明,IPR模型对比baseline方法在效果上具有一定的提升,并且具有较强的可扩展性,广阔的应用前景与较高的理论价值。
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