结合协同过滤与隐语义模型的视频推荐策略

观看视频已逐渐成为人们休闲娱乐方式之一,但视频网站却面临着如何从用户的需求出发更好地推荐视频资源的困惑.传统的协同过滤算法仅通过用户之间的相似度来建立对物品的兴趣关系,忽略了用户行为所带来的隐含信息以及物品之间的分类信息.因此本文在传统协同过滤算法的基础上融合了隐语义模型进行推荐,借助隐语义模型增加推荐结果的多样性,并借助协同过滤算法保证推荐的及时性,通过两种算法的融合能够有效地提高推荐的多样性并保证推荐的性能.     

结合时间上下文和兴趣模型协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤UserCF推荐算法，用户相似度计算数据维度单一、精确率低、用户兴趣动态漂移等问题，提出一种结合时间上下文和用户兴趣动态衰减模型的协同过滤推荐算法.在传统协同过滤算法中结合时间上下文优化用户相似度的计算，引入用户收敛兴趣衰减模型，动态评估用户兴趣变化.算法通过MovieLends-1M数据集进行实验验证，按照F_β值、准确率、召回率与传统UserCF、UserCF-IIF算法进行对比分析.实验结果表明：本文算法精确率最高可达25.6%、召回率最高可达12.2%，相比UserCF、UserCF-IIF算法，在F_β值方面本文算法具有明显提升.