基于Hadoop的Slope One及其改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn).pdf

1、用戶推薦系統(tǒng)是一種通過分析用戶的個(gè)人喜好，例如用戶瀏覽過或者已經(jīng)購買的商品的信息，向用戶推薦其可能喜歡的項(xiàng)目的智能系統(tǒng)。它可以在一定程度上幫助人們在海量信息中尋找自己喜歡的內(nèi)容。用戶推薦系統(tǒng)的核心是個(gè)性化推薦技術(shù)，現(xiàn)在比較成熟推薦技術(shù)主要基于協(xié)同過濾算法。但由于用戶興趣的不穩(wěn)定性和模糊性，這些方法仍然不能夠很好的理解用戶喜好，從而影響了推薦的效果。
　　 相對傳統(tǒng)的基于用戶對項(xiàng)目評(píng)分的協(xié)同過濾算法，SlopeOne算法簡單、高效

2、。但該算法依賴于大量用戶對待預(yù)測項(xiàng)目的評(píng)分，如果對預(yù)測項(xiàng)目的評(píng)分的用戶沒有或者較少，就會(huì)遭遇“冷啟動(dòng)”的問題。同時(shí)SlopeOne算法只考慮了不同用戶間評(píng)分的相似性，而沒有考慮同一個(gè)用戶對項(xiàng)目評(píng)分的個(gè)人習(xí)慣，這些都可能對評(píng)分預(yù)測結(jié)果有所影響。為了解決這個(gè)問題，引入了項(xiàng)目的內(nèi)容相似性，考慮了描述項(xiàng)目的關(guān)鍵字語義相似和項(xiàng)目類型相似這兩個(gè)因素。利用這些相似性去度量項(xiàng)目間的相近程度，并結(jié)合用戶對其他項(xiàng)目的評(píng)分提出了一種基于項(xiàng)目內(nèi)容相似的Slop