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基于用户行为图的个性化推荐方法
【摘 要】
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互联网上内容的爆炸式增长导致用户很难发现真正感兴趣的信息,造成了信息过载的问题。个性化推荐系统可以通过用户的历史行为数据来挖掘出用户的偏好,进而从浩如烟海的信息中给用户推荐少量感兴趣的内容,从而解决信息过载问题。目前,大多数推荐系统只利用用户的隐式反馈行为,如点击等。然而,用户行为可以包含多种信息,如时间、空间信息等。此外,除了正反馈行为,用户也会有一些负反馈行为,例如推荐系统给用户推荐了一些物品
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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其他文献
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