【摘 要】
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随着移动设备的普及、同时大数据时代数据过载问题的日益严重,如何更准确地根据用户的兴趣及行为向用户推荐其可能感兴趣的应用软件成为亟待解决的问题。现有的推荐系统方法
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院,墨尔本大学计算与信息系统学院,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院中亚生态与环境研究中心项目(RCEECA-2018-001),广东省重点领域研发项目(2020B010164003,2019B010137002),国家自然科学基金面上项目(61672513)。
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随着移动设备的普及、同时大数据时代数据过载问题的日益严重,如何更准确地根据用户的兴趣及行为向用户推荐其可能感兴趣的应用软件成为亟待解决的问题。现有的推荐系统方法大多面临着推荐内容较为单一乏味等问题,且在推荐时没有将用户所处情境加以考虑,导致推荐效果欠佳。该文提出一种基于用户特征聚类联合情境特征的多维度应用推荐系统。经奇异值分解降维并去噪后的用户特征数据会被层次聚类为多个用户组,之后与用户所处情境信息联合输入至贝叶斯模型,得到应用推荐准确概率的降序推荐列表,从而实现更加准确的应用推荐。该文在分布式框架下实现
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