基于協(xié)同過濾模型的移動應(yīng)用混合推薦算法
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標(biāo)簽：協(xié)同過濾(9756)推薦算法(9953)
隨著移動應(yīng)用的急速增長，手機(jī)助手等移動應(yīng)用獲取平臺也面臨著信息過載的問題．面對大量的移動應(yīng)用，用戶很難找到最適合的；而另一方面，長尾應(yīng)用淹沒在資源池中不易被人所知．已有推薦方法多注重推薦準(zhǔn)確率，忽視了多樣性，推薦結(jié)果中多是下載量高的應(yīng)用，使得推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)積累越來越偏向于熱門應(yīng)用，導(dǎo)致長期的推薦效果越來越差．針對這一問題，首先改進(jìn)了兩種推薦方法，提出了將用戶的主題模型和應(yīng)用的主題模型與MF相結(jié)合的LDA MF模型，以及將應(yīng)用的標(biāo)簽信息和用戶行為數(shù)據(jù)同時加以考慮的LDA CF算法．為了結(jié)合不同算法的優(yōu)點(diǎn)，在保證推薦準(zhǔn)確率的條件下提升推薦結(jié)果的多樣性，提出了融合LDA—MF，LDA_ CF以及經(jīng)典的基于物品的協(xié)同過濾模型的混合推薦算法．使用真實(shí)的大數(shù)據(jù)評測所提推薦算法，結(jié)果顯示，所提推薦方法能夠得到推薦多樣性更好且準(zhǔn)確率更高的結(jié)果．
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