一种基于条件相对平均熵的个性化推荐算法

摘要

为了提高现有推荐算法的准确性,提出一种基于条件相对平均熵的个性化推荐算法.首先,采用加权的CNM算法构建复杂网络,挖掘该网络的社团结构,作为商品待推荐域;其次,利用条件互信息和条件相对平均熵生成有效的节点次序,以提升贝叶斯网络构建的准确性;然后采用K2算法学习贝叶斯网络,分析出用户的消费性格,并判断待推荐域中商品与消费性格的联系,向用户提供感兴趣和合理的推荐;最后,基于电信运营商的实际数据进行实证分析,验证了该算法的有效性.