该【基于用户兴趣变化的协同过滤算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于用户兴趣变化的协同过滤算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于用户兴趣变化的协同过滤算法研究的中期报告一、研究背景及意义随着移动互联网的不断发展与普及,个性化推荐已经成为互联网领域热门研究之一。协同过滤算法是个性化推荐的核心技术之一,也是目前广泛应用的推荐算法之一。传统的协同过滤算法是基于用户历史行为数据推荐产品、文章或者其他信息。然而随着用户兴趣的变化、数据的多样化,单一的历史行为数据已经不能满足用户的需求。在这个背景下,基于用户兴趣变化的协同过滤算法成为了广泛关注的研究方向。二、研究目的与内容本研究旨在利用用户兴趣变化的数据,改进传统的协同过滤算法,提高推荐准确度。具体研究内容包括以下几个方面:。,并对传统协同过滤算法进行改进。,设计一种新的协同过滤算法。,比较不同算法的推荐效果。三、,包括兴趣的增加、减少、转移和组合等方面。,并基于此提出了改进方案。具体来说,我们在用户历史行为数据的基础上,引入了用户的兴趣变化数据,将其与历史行为数据一同作为特征进行推荐。,我们设计了一种新的协同过滤算法。该算法考虑了用户兴趣变化的影响,并采用了基于邻域的方法进行推荐。,并与传统协同过滤算法进行了比较。实验结果表明,新算法相比传统算法在准确度上得到了显著提高,证明了该算法的有效性。四、下一步工作在进一步的研究中,我们将探索更多用户兴趣变化的特征和算法模型,比如考虑时间因素、社交因素、语义因素等等。我们还将对算法进行更加深入的理论研究和实验验证,以提高算法的稳定性和真实性。同时,我们还将进行应用场景的拓展,比如在线广告推荐、社交媒体信息推荐等等,以验证算法的通用性和可应用性。
基于用户兴趣变化的协同过滤算法研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.