基于内容用户建模在混合推荐算法中的应用

摘要

用户建模技术是推荐系统中的重要组成部分,通过用户建模技术可以完成对用户兴趣知识的挖掘和表示。本文针对传统协作过滤算法中存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及用户-项目评分矩阵的稀疏性所引起相似度计算不准确的问题,通过应用Widrow-Hoff学习算法实现基于内容的用户建模,提出了一种结合基于内容用户建模与协作过滤算法的混合推荐算法,并通过实验分析验证了算法在收敛速度和推荐准确性方面都有较大提高。