基于情境聚类和用户评级的协同过滤推荐模型

协同过滤是电子商务推荐系统中广泛应用的推荐技术, 但面临着严重的用户评分数据高维化和稀疏性问题. 同时, 传统协同过滤中的相似度度量方法没有考虑用户评分行为对其他用户的影响, 因而对评分预测的精度影响较大. 此外, 在移动环境下, 传统协同过滤未结合情境信息, 导致推荐质量下降. 对此, 提出一种基于情境聚类和用户评级的协同过滤模型. 首先, 根据情境信息对用户进行聚类, 降低用户评分数据维度和稀疏性; 然后, 引入社会网络理论分析用户间关系, 建立用户评级模型用于评价用户推荐能力, 并结合评级指标进行评分预测. 通过MovieLens和NetFlix数据集对基于该模型的SlopeOne算法和其它三种方法的比较验证结果表明: 本模型在所有数据集上都获得了最高的预测精度, 同时还具有最佳的推荐覆盖度, 可显著提高预测精度, 更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.