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在全面分析研究邻域模型和隐语义模型的基础上,针对现有推荐模型的优缺点,首先建立了一种融合邻域模型和隐语义模型的混合 Top-N 推荐模型,有效利用了用户反馈的信息,并全局考虑了用户与项目的潜在关系。然后综合考虑用户反馈信息、自身特征信息及潜在信息等因素,提出了一种基于 SVD++上的全新混合 Top-N 推荐模型 SHT(基于 SVD++的混合Hybrid Top-N 推荐模型缩写)。通过将特征信息融入模型,可准确地表现用户与项目的属性特征,实现依照用户的喜好与习惯高效、快捷和精准地推荐。实验结果表明,每一层的模型都能够在不同程度上提高推荐结果的精度。 相似文献
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