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信息推荐中的协同过滤技术应用研究

发布时间:2012-02-28 20:13 来源:工大在线字号:T|T

随着互联网的普及和电子商务应用的广泛深入,人们在享受网上购物便捷性的同时也陷入了信息过载的困境,用户在大量的产品信息中难以找到自己需要的商品。“信息过量”与“信息饥饿”的矛盾却日益凸现,提供个性化服务显得尤为必要,因此,个性化信息推荐服务应运而生。
  
  本文对个性化信息推荐服务进行了比较深入的研究,详细分析了各种个性化信息推荐技术优缺点。在此基础上,重点研究了现今比较流行的协同过滤技术。并详细介绍了基于用户的协同过滤算法。协同过滤推荐(CollaborativeFilteringrecommendation)是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
  
  

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