【摘 要】
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近年来随着移动互联网技术的飞速发展以及人们生活节奏的加快,O2O模式成为了人们日常生活中不可或缺的一种消费模式。然而,在互联网信息过载的当下,如何帮助用户筛选出用户喜欢的信息,如何提高用户体验的满意程度,个性化推荐技术起到了非常重要的作用。由于单模型推荐算法存在模型结构不同,所利用的数据不一样,所解决的问题也不尽相同,同时面临因用户行为数据稀疏而不能有效挖掘用户行为偏好的问题。本文提出了一种基于用
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近年来随着移动互联网技术的飞速发展以及人们生活节奏的加快,O2O模式成为了人们日常生活中不可或缺的一种消费模式。然而,在互联网信息过载的当下,如何帮助用户筛选出用户喜欢的信息,如何提高用户体验的满意程度,个性化推荐技术起到了非常重要的作用。由于单模型推荐算法存在模型结构不同,所利用的数据不一样,所解决的问题也不尽相同,同时面临因用户行为数据稀疏而不能有效挖掘用户行为偏好的问题。本文提出了一种基于用户行为偏好的混合推荐策略,利用多种混合方式将不同单模型推荐算法有效的组织在一起,推荐过程分为召回层和排序层两个阶段。召回层采用了多种召回策略从海量的商家信息中将用户可能喜欢商家筛选出来,这些召回策略包括基于矩阵分解的推荐算法,基于用户的协同过滤推荐算法,以及基于内容相似的推荐算法。排序层采用了一个多层神经网络模型,基于用户对商家的偏好程度对候选商家列表进行排序,最终得到Top-N推荐列表。通过对点评网站用户评分行为数据进行实验分析,基于用户行为偏好的混合推荐算法在准确率、召回率、F1以及流行度指标上与多个单模型推荐算法的平均推荐效果相近,覆盖率指标明显高于平均推荐效果。实验表明基于用户行为偏好的混合推荐算法融合了多个单模型推荐算法的优点,不仅可以结合群体智慧和个性化偏好提供更好的推荐,还避免了对行为数据稀疏的用户推荐精度不高的问题,另一方面也可以挖掘出一些长尾商家,提高了推荐的新颖性。
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