基于社會化媒體情境的多維智能推薦算法
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標簽：推薦算法(9953)
針對傳統協同智能推薦技術的冷啟動、數據稀缺性問題，為提高推薦算法的效率和準確性，提出一種基于社會化媒體情境的多維智能推薦算法模型。該模型將目標用戶的屬性特征、行為特征考慮到社會化媒體情境信息中，并動態實時捕捉用戶在不同社會化媒體情境下的偏好傾向，利用聯機分析處理（ OLAP）技術對多維數據進行處理。該模型將用戶間的社會化關系和所處的政治經濟環境視為衡量用戶相似的重要指標，同時使用皮爾森系數和云模型來計算用戶間各特征的相似度，并以此為推薦基礎向用戶呈現更個性化和定制化的推薦結果。實驗結果表明，該模型的推薦結果的平均絕對誤差明顯小于傳統的協同智能推薦和單純的基于云模型推薦技術。
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