基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

摘要：

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量.从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐.仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性.

关键词：用户偏好、特征挖掘、个性化推荐、社交网络

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60673092

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：50-53