基于用户行为自适应推荐模型研究 .docx
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2022-06-26
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1 引言
大数据时代数据无时无刻不在大量产生。海量数据不仅带来了信息同时也
带来了信息超载问题
这对于数据处理来说是一个巨大的挑战。大量学者为解决
信息超载问题提出了解决方案：搜索引擎
最常见的例子是用户通过搜索关键
词来定向获取信息。虽然在一定程度上缓解了问题但是这种方法仍旧存在缺陷。
普通用户欠缺相关领域的专业知识在输入关键词时不一定准确加大了搜索对应
信息的难度。而且不同用户往往有不同的搜索需求搜索引擎无法识别出用户的
特征并主动返回个性化的反馈结果。直到个性化推荐系统的问世 才更有效地缓
解了信息超载问题。
为了向用户提供更加智能的个性化服务个性化推荐系统
根据不同用户的历
史行为数据过滤用户购买意向较弱的项目并且选择满足用户需求的项目
。推荐
系统的核心是通过分析用户信息、物品信息、购买记录、历史评分、评论信息
等数据构建用户画像基于用户画像构建不同的推荐规则并匹配用户感兴趣的物
品进行推荐。这种方法不需要手动输入关键字降低了用户使用的复杂程度以及
信息不匹配的概率弥补了传统搜索引擎的不足。
目前主流的推荐模型仍然存在一些不足对于不同类型用户无法自适应调节
推荐结果难以满足用户的多态性需求。同时推荐系统中的核心问题：冷启动、
数据稀疏、相似度计算等并未完全解决。本文提出的自适应推荐模型将根据不
同场景自动选择合适的相似度计算方法提高了相似度计算的准确性。
2 相关研究
传统的相似度算法如余弦相似度、 相关系数都是基于共同评分项
目忽略了共同评分项目数量对于相似度计算的影响共同评分数越多用户之间应
该越相似。基于这个问题一些新的改进方法被相继提出。 算法
基于
相关系数（ ）设置了一个阈值
当共同评分项目数量大于 时不惩罚 相似度否则将引入惩罚因子降低相
似度。考虑到评分信息较少的情况下不必惩罚相似度故切换为普通的 相
似度算法。 等
提出的方法降低了少量共同评分项目数量的用户相似度
与 算法思想类似。 等
在一定程度上提高了推荐模型的自适应能力。
为缓解冷启动问题使新用户以及新项目能够得到有效的推荐 ! 等
"
引入多个相似度度量方法动态选择每个相似度的权重并加权推荐。这种方法能
够利用不同相似度算法的优势缓解了用户冷启动的问题。但是该方法存在一个
缺陷 ： 没有 分析 不 同 时 期 的 评 分 数 量对 于相 似度 计 算 的 影响 。基 于这 个 问
题#$ 等
%
设计了 & 算法分析不同相似度算法的缺点并从多方面分析了用户
评分数据。但是该模型忽略了不同用户在同一物品上的评分规律以及同一用户
对不同物品的评分习惯。 等
'
提出的 ()*+ 算法利用用户评分信息的全局性
影响选择邻居用户解决了 & 算法的这一问题。*
提出的模糊推荐方法是
解决冷启动问题的另一种思路不再利用评分信息而是使用用户属性计算相似度。
同时兴趣偏移问题也得到了广泛的关注
。, 等
介绍了时间衰减概念并在
相似度计算中引入时间衰减函数。-$!. 等
在预测评分时添加了时间权
重函数提高了相近评分时间对于相似度计算的权重。
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