面向知乎的个性化推荐模型研究

• 作者: 李晓昀 王振海
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 用户模型 问答模型 推荐算法模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.007

摘要

个性化推荐能向用户提供个性化的信息服务和决策支持.针对知乎提出一种基于混合算法的个性化推荐模型.首先根据用户信息提出Person Rank算法,结合用户兴趣标签构建用户模型.其次根据问答信息提出Problem Rank算法,将问答信息标签化处理后构建问答模型.然后采用基于标签推荐、相似用户推荐、多维滑动窗口分阶段结合的方法来构建推荐算法模型.利用梯度下降算法训练模型后,实验结果表明推荐正确率稳定在0.78左右,模型所推荐的信息能够满足知乎用户需求,个性化推荐效果得以提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓昀	南华大学计算机科学与技术学院软件工程系	29	71	5.0	6.0
2	王振海	南华大学计算机科学与技术学院软件工程系	2	9	2.0	2.0