【摘 要】
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在电商领域的推荐中,由于用户购买频率较低且很少留下评价信息,使推荐系统面临用户数据稀疏、准确率低等问题。针对该问题,提出一种基于用户隐式行为的最大熵推荐算法。收集
【基金项目】
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重庆市科委基础与前沿研究计划基金项目(cstc2014jcyjA40039);国家级大学生创新计划基金项目(教育部教高司[2016]45号)
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在电商领域的推荐中,由于用户购买频率较低且很少留下评价信息,使推荐系统面临用户数据稀疏、准确率低等问题。针对该问题,提出一种基于用户隐式行为的最大熵推荐算法。收集用户的历史操作信息,分别从用户、商品、用户-商品3个角度提取用户隐式行为特征;考虑到特征的有效性,利用Tree Ensemble Models对特征进行筛选和组合,构建行为模型挖掘用户潜在兴趣,完善用户缺失信息;针对特征之间的相关性问题,以最大熵原理构建特征函数,对用户进行商品推荐。在阿里移动推荐算法数据集上的仿真结果表明,所提算法可以有效解决数
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