CAJ | 학술논문

研究用户优化服务算法问题,应为用户提供个性化的推荐服务的系统.Top-N推荐问题,是指通过对用户历史偏好信息的挖掘,给每个用户推荐N个最可能喜好的内容.针对上述问题,提出了一种面向排序的推荐算法EIBRO-MF,通过融合系统中的显式和隐式反馈数据,建立用户喜好的偏序对关系来训练协同过滤的参数模型,最后利用优化的模型参数给出推荐结果.仿真结果表明,与传统的协同过滤算法、以及只能利用隐式反馈数据的排序算法相比,提出的算法能大幅提高推荐列表的排名精准度.
연구용호우화복무산법문제,응위용호제공개성화적추천복무적계통.Top-N추천문제,시지통과대용호역사편호신식적알굴,급매개용호추천N개최가능희호적내용.침대상술문제,제출료일충면향배서적추천산법EIBRO-MF,통과융합계통중적현식화은식반궤수거,건립용호희호적편서대관계래훈련협동과려적삼수모형,최후이용우화적모형삼수급출추천결과.방진결과표명,여전통적협동과려산법、이급지능이용은식반궤수거적배서산법상비,제출적산법능대폭제고추천렬표적배명정준도.