文献类型：期刊文章

作　　者：王振海[1] 李晓昀[1]

Wang Zhenhai;Li Xiaoyun(Department of Software Engineering, School of Computer Science and Technology, University of South China, Hengyang 421001, Hunan, China)

机构地区：[1]南华大学计算机科学与技术学院软件工程系,湖南衡阳421001

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学基金项目(61402220)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：37-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：个性化推荐能向用户提供个性化的信息服务和决策支持。针对知乎提出一种基于混合算法的个性化推荐模型。首先根据用户信息提出Person Rank算法,结合用户兴趣标签构建用户模型。其次根据问答信息提出Problem Rank算法,将问答信息标签化处理后构建问答模型。然后采用基于标签推荐、相似用户推荐、多维滑动窗口分阶段结合的方法来构建推荐算法模型。利用梯度下降算法训练模型后,实验结果表明推荐正确率稳定在0.78左右,模型所推荐的信息能够满足知乎用户需求,个性化推荐效果得以提高。

关 键 词：个性化推荐 用户模型 问答模型  推荐算法模型  

分 类 号：TP391]