融合用户画像与协同过滤的知识付费平台个性化推荐模型

摘要

[目的/意义]为提高知识付费平台用户感知服务质量,文章构建了融合用户画像与协同过滤的个性化推荐模型.[方法/过程]首先根据用户特性构建画像标签体系,利用TF-IDF、熵值法、k-means等方法确定用户特征标签;其次分别基于用户画像与改进后的协同过滤算法计算用户相似度,通过调和权重得到用户综合相似度;最后利用Top-Ⅳ进行个性化推荐.[结果/讨论]通过知乎live付费用户信息进行验证,发现本文算法在推荐结果的准确率以及召回率上,相比其单一方法均有较大提升,且满意度高于知乎live平台.