迁移学习优化TB算法的个性化推荐模型

摘要

针对标准Trada Boost算法在个性化推荐的应用中还存在精度不高的问题,本文提出了一种基于迁移学习优化Trada Boost算法的个性化推荐模型。首先采用迁移学习对Trada Boost算法的类簇进行平滑处理,即使用聚类算法对用户—项目评分数据进行预处理,并产生预选最近邻用户,接着使用基于内存的协同过滤算法在聚类结果数据上对评分数据进行平滑,最后采用改进的Trada Boost算法构建个性化推荐模型。通过仿真实验表明,本文提出的改进算法相比较目前常用的算法具有更高的个性化推荐精度。