面向高维数据环境的个性化推荐质量控制模型研究
5页1、面向高维数据环境的个性化推荐质量控制模型研究简要:摘 要:目的/意义在高维数据环境下,推荐的精准度和实时性存在相互制约的现象。如何在精准度与实时性之间取得平衡,实现对推荐质量的有效控制是值得研究的问题。方法/过程摘 要:目的/意义在高维数据环境下,推荐的精准度和实时性存在相互制约的现象。如何在精准度与实时性之间取得平衡,实现对推荐质量的有效控制是值得研究的问题。方法/过程本文首先分析了高维数据环境的成因及其对推荐质量的影响,在此根底上构建了一种个性化推荐质量控制模型,该模型先评估推荐质量在精准度和实时性两个方面的损失,再结合应用环境,得到相应的质量控制策略。结果/结论实验分析的结果证明该模型可以在高维数据环境下实现对推荐质量的有效控制,让推荐系统可以更好地适应不同的应用环境。关键词:高维数据环境;大数据;个性化推荐;推荐质量;控制;模型;应用环境个性化推荐技术在电子商务、社交、广告和新闻领域都取得了商业上的成功,受到众多学者的关注。精准度和实时性是个性化推荐质量的两个核心指标,推荐的精准度越高、实时性越强,就表示推荐质量越好。大数据时代的来临,高维数据环境对推荐系统来说已经成为常态。在
2、高维数据环境下,个性化推荐的精准度和实时性存在相互制约的现象,即:在追求更高精准度的同时,其推荐实时性往往会下降,反之如果想实现更高实时性那么精准度也会受到影响。因此,当应用环境变化需要调节推荐的精准度或者实时性时,就必须在它们两者之间取得一个平衡,不能为了提升一个推荐质量指标,而导致另一个推荐质量指标的大幅下降,这样系统的推荐质量是无法保证的。由此,本文提出一种面向高维数据环境的个性化推荐质量控制模型,该模型通过比照推荐质量在精准度和实时性两个方面的损失,来寻找有效的推荐质量控制策略,让推荐系统可以更好地应对不同的应用环境。本研究不仅丰富了个性化推荐的理论体系,也为实际应用提供借鉴。1 相关研究个性化推荐是通过一定的技术手段来挖掘数据中的用户兴趣,再根据用户兴趣挖掘的结果来筛选待推荐的工程,最后生成推荐集合推送给目标用户。目前有关个性化推荐的研究中,比拟有代表性的有:1)根据内容相似性来实现推荐。安悦等1提出一种基于内容的热门微话题个性化推荐算法,该算法通过比照内容的相似性为用户寻找感兴趣的微话题,实验结果说明该算法可以在一定程度上解决微博数据过载的问题,实现较好的推荐效果。王嫣然等
3、2提出一种基于内容过滤的科技文献个性化推荐算法,该算法将访问时间权重和文献重要度两种概念与内容过滤相结合,实现了推荐精准度的提升。王洁等3先根据历史浏览记录对有相同兴趣的用户进行聚类,再通过内容相似性挖掘寻找推荐工程,实验证明该个性化推荐方法可以有效提升推荐的精准度。2)根据社交网络中的用户关系实现推荐。陈婷等4提出一种融合社交信息的个性化推荐方法,该方法将用户评分相似度与社交网络中的信任关系两者相结合来寻找最近邻,结合用户自身偏好和最近邻的影响实现评分预测,实验结果证明该算法可以提升推荐的精准度。李鑫等5提出了一种基于兴趣圈中社会关系挖掘的个性化推荐算法,该算法将兴趣圈中的社会关系与矩阵分解模型相结合,实现矩阵分解的优化,实验证明该方法在解决推荐冷启动方面有较好的效果。Ma H等6将信任网络与用户评分结合,通过概率矩阵分解来优化推荐。景楠等7提出了一种基于用户社会关系的好友个性化推荐算法,该算法将用户在社会网络中的影响力和社会关系相结合实现推荐算法的改良。3)利用标签信息来改良推荐效果。陈梅梅等8提出了基于标签簇的信任张量模型,再通过计算簇内和簇间的信任强度,实现对传统相似性计算的补
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