基于移动平台和社会化的协同过滤推荐算法

摘要

为了解决传统的基于用户的协同过滤技术现存的问题，本文提出了考虑社会化和位置的算法改进。在深入分析原有算法后，结合目标用户在社会网络中的人际关系，寻找对目标用户来说信任度更高的相似用户，同时改进后的算法可利用GPS定位用户当前位置，并根据其意愿排除距离较远的产品，保留最适合的产品做出推荐。理论分析和实证研究结果都证明该改进算法具有很好的可行性。基于情境的优化可以将时间、节假日和天气等环境因素考虑进来，本文提出的算法在基于情境的优化方面只考虑了位置这个因素，下一步工作是将时间、环境、天气等情景因素考虑进来，对算法进行进一步改进。