基于项目和消费者偏好视角的个性化推荐服务研究.pdf

基于大数据和AI的推荐，提供个性化的消费建议。 #生活乐趣# #创新乐趣# #创新消费#

近年来，“信息过载”问题日益严重，个性化推荐服务系统为了获得有用的信息，不得不依赖于大量数据的采集本文提出了一种基于多重相似度和CatBoost的个性化推荐模型，通过对项目元数据和评分数据的相似矩阵进行融合，以及对融合后的相似矩阵进行多阶相似性分析计算，可以得到更准确的项目评分，并利用TopN推荐项目结合电影Lens数据集进行了实证分析，并验证了这种方法的有效性

摘要

摘要

近年来，伴随着互联网技术的发展“信息过载”问题愈演愈烈，如何从海量

信息中获取感兴趣信息就变得异常重要。个性化推荐服务系统以推荐算法为核心，

通过挖掘历史数据以缓解“信息过载”、改善消费者体验。然而历史数据的稀疏

性制约了其应用。此外，消费者兴趣和项目流行度会随着时间而改变，也会对推

荐结果产生消极影响。机器学习算法具有较强的特征提取和拟合能力，文中将其

与协同过滤算法相结合以期解决上述问题。具体研究内容如下：

网址：基于项目和消费者偏好视角的个性化推荐服务研究.pdf https://www.yuejiaxmz.com/news/view/459666

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