摘要:針對協同過濾推薦算法性能穩定性往往受到數據稀疏性影響的問題,在強化學習的框架下提出一種基于標簽的協同過濾推薦算法,利用標簽模擬用戶興趣來構造非稀疏的個性化數據,并將模擬數據與歷史用戶訪問數據相結合進行協同過濾推薦。實驗結果表明,引入基于標簽的個性化數據可以有效提升協同過濾算法的性能,且對兩種數據的有效結合可以獲得最好的效果。
關鍵詞:強化學習;推薦;標簽;協同過濾
中圖分類號:TP301.6 文獻標志碼:A 文章編號:1001-3695(2010)06-2845-03
計算機應用研究2010年8期
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