基于用户行为的协同过滤算法研究

• 作者: 乐光学 卢翰霖 李凯 谭寓元 金海潮 金诗思 黄淳岚
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 广告推送 相似度 协同过滤 基于用户
• 年，卷（期）: dnzsyjsxsb_2019,（5）
• 页码范围: 17-18
• 页数: 2页
• 分类号: TP391

摘要

针对电商网站上的广告质量和用户需求不匹配的问题,提出基于协同过滤在个性化方面的公平广告推送算法,在海量数据中挖掘对用户有价值的广告内容。通过收集用户的浏览日志,建立单个用户评分矩阵,利用关键字权重和相似度算法分析用户行为,最后通过协同过滤算法综合推荐给用户。根据MovieLens数据集对该算法进行实验,得出此算法具有较高的准确度,能够实现对用户个性化推荐。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乐光学	嘉兴学院数理与信息工程学院	67	251	9.0	13.0
2	李凯	嘉兴学院数理与信息工程学院	11	50	3.0	7.0
3	黄淳岚	嘉兴学院数理与信息工程学院	6	4	1.0	1.0
4	金诗思	嘉兴学院数理与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
5	谭寓元	嘉兴学院数理与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
6	卢翰霖	嘉兴学院数理与信息工程学院	3	3	1.0	1.0
7	金海潮	嘉兴学院数理与信息工程学院	3	3	1.0	1.0