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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息爆發(fā)式的增長,用戶對信息也呈現(xiàn)出個性化的需求。推薦系統(tǒng)通過用戶偏好數(shù)據(jù)獲取用戶興趣取向,從而為用戶提供個性化的信息或商品推薦服務。SVD++算法由于其良好的精確度與可擴展性,非常適合用于大型互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),已成為推薦系統(tǒng)領域的研究熱門。但冷啟動與候選集生成問題一直是SVD++算法應用的瓶頸。
推薦系統(tǒng)需預測用戶對商品子集即候選集的偏好從而形成推薦。而SVD++算法基于隨機抽樣的候選集生成方法不能生成符合用戶興趣的候
2、選集,推薦結果的個性化程度不高,這便是候選集生成問題。另一方面,系統(tǒng)擴展引入的新用戶、新商品不存在評分數(shù)據(jù),SVD++算法不能訓練新用戶新商品的特征參數(shù),產(chǎn)生新用戶、新商品無法加入推薦系統(tǒng)的冷啟動問題。
針對候選集生成問題,考慮到用戶歷史行為與候選集之間的關聯(lián),本文利用關聯(lián)挖掘方法解決候選集生成問題,提出了基于FP-Tree的候選集生成方法。本文利用FP-Tree存儲商品間的關聯(lián)關系,挖掘與用戶的瀏覽歷史相關聯(lián)的商品形成候選集
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