本文選題：協(xié)同過濾 + 推薦模型　； 參考：《控制工程》2017年07期

【摘要】：協(xié)同過濾模型和算法是電子商務(wù)平臺推薦系統(tǒng)的主要方法,存在數(shù)據(jù)稀疏性和推薦精準性問題;另外,推薦系統(tǒng)也面臨推薦服務(wù)的滿意度評價問題。為此,提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和用戶認知的動態(tài)反饋模型,首先利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算用戶-商品的匹配概率,對商品屬性評分數(shù)據(jù)降維,減少數(shù)據(jù)稀疏性;其次構(gòu)建商品推薦反饋模型,定義用戶認知函數(shù)和商品屬性權(quán)重,確定商品多屬性因素影響條件下的權(quán)重度量方法,同時保留用戶的認知評價信息,定義用戶滿意度評價指標商品推薦率,改進用戶-商品評價相似度計算方法;最后給出推薦算法的流程。通過應(yīng)用實例和兩類用戶評價數(shù)據(jù)集進行多種算法的實驗驗證比較,結(jié)果表明:模型與其他協(xié)同過濾算法相比,具有較高的用戶推薦滿意度和推薦預(yù)測精度。
[Abstract]:Collaborative filtering model and algorithm are the main methods of E-commerce platform recommendation system, which have the problems of data sparsity and recommendation accuracy. In addition, recommendation system also faces the problem of satisfaction evaluation of recommendation service.For this reason, a dynamic feedback model based on Bayesian network and user cognition is proposed. Firstly, the Bayesian network model is used to calculate the matching probability of user and commodity, to reduce the dimension and reduce the data sparsity.Secondly, we construct the commodity recommendation feedback model, define the user cognitive function and commodity attribute weight, determine the weight measurement method under the condition of commodity multi-attribute factors, and retain the user's cognitive evaluation information at the same time.This paper defines the index of customer satisfaction evaluation commodity recommendation rate and improves the similarity calculation method of user-commodity evaluation. Finally the flow chart of recommendation algorithm is given.The experimental results show that the model has higher user recommendation satisfaction and recommendation prediction accuracy than other collaborative filtering algorithms.
【作者單位】： 東北大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：教育部留學(xué)回國人員科研啟動基金資助項目(49-1) 國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃資助項目(201510145011)
【分類號】：TP391.3

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8 高e，

本文編號：1743559