華圖在線文庫(kù)系統(tǒng)中個(gè)性化推薦技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)中的資源數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，人們逐漸從信息匱乏的時(shí)代進(jìn)入到信息過(guò)載時(shí)代。海量的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在用戶(hù)眼前，使得人們很難從中找到自己感興趣的資源。這就要求互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能快速而準(zhǔn)確的為用戶(hù)提供個(gè)性化推薦服務(wù)。通過(guò)研究在線文庫(kù)系統(tǒng)個(gè)性化推薦過(guò)程中的面臨的實(shí)際問(wèn)題，基于已有的用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾算法，本文提出了一種基于用戶(hù)興趣分布的子類(lèi)協(xié)同推薦算法及其基于用戶(hù)時(shí)間上下文的算法改進(jìn)策略，并在實(shí)際的文庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中引入用戶(hù)反饋機(jī)制。

2、r>　　本文通過(guò)引入用戶(hù)興趣子類(lèi)，對(duì)用戶(hù)歷史行為操作進(jìn)行分析，獲得用戶(hù)在興趣子類(lèi)上的評(píng)分值，然后根據(jù)評(píng)分值計(jì)算用戶(hù)的興趣分布?；谟脩?hù)興趣子類(lèi)的思想，考慮到用戶(hù)的局部相似性我們將傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法針對(duì)整體進(jìn)行相似度計(jì)算與評(píng)分的預(yù)測(cè)方式，分散到不同的興趣子類(lèi)上進(jìn)行計(jì)算。然后將計(jì)算結(jié)果與用戶(hù)的興趣分布結(jié)合，獲得用戶(hù)的最終推薦列表?？紤]到在線文庫(kù)系統(tǒng)中用戶(hù)的興趣隨時(shí)間變化，我們?cè)谒惴ㄖ幸霑r(shí)間因子。通過(guò)尋找相同時(shí)間段內(nèi)具有相同興趣的用戶(hù)，可以