【摘 要】
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现如今推荐系统已经成为了电子商务公司为了满足客户需求的重要工具。但是在线用户的不断扩充以及产生大量的信息,如何利用这些信息并准确地提供了个性化的内容变得越来越具
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71501057)
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现如今推荐系统已经成为了电子商务公司为了满足客户需求的重要工具。但是在线用户的不断扩充以及产生大量的信息,如何利用这些信息并准确地提供了个性化的内容变得越来越具有挑战性。传统的推荐模型过于依赖用户的偏好评分,而且还常常受到数据稀疏性问题的影响。单分类协同过滤模型更适用于电子商务真实的情况但在物品推荐上还有明显的不足之处。为了应对上述的挑战,本文利用用户的人格信息和单分类协同过滤模型提出了一种融合人格信息的单分类协同过滤模型(PA_OCCF)。通过在公开数据集上的实验验证,结果表明本文提出的模型能够提高传统单分类协同过滤模型的性能并有效缓解了新用户冷启动问题。
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