CAJ | 학술논문

针对协同过滤、基于内容过滤等个性化推荐方法所存在的用户隐私数据收集、冷启动等问题,提出一种群体兴趣及其关联性的挖掘方法,并应用于推荐领域.以维基百科作为数据源,获取用户社团及其编辑的词条,设计了以词条及其所属类别为基础的泛树结构生长策略,使用泛树结构表征用户社团所对应的兴趣点.结合用户社团的结构特征和兴趣点的语义特征给出了用户社团对兴趣点的关注度及兴趣点间关联性的定义,用此群体兴趣取代个性化推荐方法中的个体兴趣,进行了人工直观评价、测试集对比以及视频点播中的新闻推荐等三种实验.结果表明,测试集上群体兴趣关联性的准确度达到了50％,高于基准协同推荐方法的准确度；新闻推荐实验中,本方法比按热度推荐方法获得了高出近一倍的点击率,验证了群体兴趣及其关联性的合理性.
침대협동과려、기우내용과려등개성화추천방법소존재적용호은사수거수집、랭계동등문제,제출일충군체흥취급기관련성적알굴방법,병응용우추천영역.이유기백과작위수거원,획취용호사단급기편집적사조,설계료이사조급기소속유별위기출적범수결구생장책략,사용범수결구표정용호사단소대응적흥취점.결합용호사단적결구특정화흥취점적어의특정급출료용호사단대흥취점적관주도급흥취점간관련성적정의,용차군체흥취취대개성화추천방법중적개체흥취,진행료인공직관평개、측시집대비이급시빈점파중적신문추천등삼충실험.결과표명,측시집상군체흥취관련성적준학도체도료50％,고우기준협동추천방법적준학도；신문추천실험중,본방법비안열도추천방법획득료고출근일배적점격솔,험증료군체흥취급기관련성적합이성.