【摘 要】
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在推荐系统中,针对用户的冷启动问题,提出一种融合协同过滤的XGBoost推荐算法。根据基于用户相似度的协同过滤推荐算法进行粗粒度召回,得到部分用户的召回集,使用XGBoost算法
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东交通学院信息科学与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373148);国家自然科学基金青年基金资助项目(61502151);山东省社科规划项目(16CXWJ01,17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30);山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010);山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)
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在推荐系统中,针对用户的冷启动问题,提出一种融合协同过滤的XGBoost推荐算法。根据基于用户相似度的协同过滤推荐算法进行粗粒度召回,得到部分用户的召回集,使用XGBoost算法对召回集中的项目进行预测。对于存在冷启动问题的用户,直接使用XGBoost算法对候选集中的项目进行预测。该算法采用CCIR2018个性化推荐评测的在线评测数据集,并将推荐结果投放到知乎提供的线上平台进行评测。评测结果表明,该算法可以地解决用户的冷启动问题,具有很高的执行效率,准确度高,在线上评测中取得显著的推荐效果,并获得三等奖。
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