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基于情境感知的个性化推荐算法 摘要 近年来,随着互联网的普及和移动端设备的普及,人们越来越依赖于互联网来获取信息和服务。推荐算法作为近年来互联网产业中的重要技术手段,已经被广泛应用于电商、社交、娱乐等领域,为用户提供了便利和个性化的服务。然而,在传统的推荐算法中,往往只考虑了用户的历史行为记录和信息内容,忽略了用户当前的情境感知,不能满足用户的实时和个性化需求。本文提出了基于情境感知的个性化推荐算法,该算法采用了上下文和用户历史记录相结合的方法,实现了对用户个性化需求的识别和分析。实验结果表明,该算法对于提高推荐的精确度和用户体验有很大的帮助,并且可以应用于各种不同领域的推荐服务中。 关键词:推荐算法,情境感知,个性化推荐,上下文信息 Abstract Inrecentyears,withthepopularizationoftheInternetandmobiledevices,peoplebecomeincreasinglydependentontheInternettoobtaininformationandservices.AsanimportanttechnicalmeansintheInternetindustry,recommendationalgorithmshavebeenwidelyusedine-commerce,social,entertainmentandotherfields,providinguserswithconvenientandpersonalizedservices.However,intraditionalrecommendationalgorithms,onlyusers'historicalbehaviorrecordsandinformationcontentareoftenconsidered,ignoringusers'currentcontextawareness,whichcannotmeetusers'real-timeandpersonalizedneeds.Thispaperproposesapersonalizedrecommendationalgorithmbasedoncontext-awareness,whichusesacombinationofcontextanduserhistoricalrecordstoidentifyandanalyzeusers'personalizedneeds.Theexperimentalresultsshowthatthisalgorithmisveryhelpfulinimprovingtheaccuracyofrecommendationsanduserexperience,andcanbeappliedtovariousrecommendationservicesindifferentfields. Keywords:recommendationalgorithm,context-awareness,personalizedrecommendations,contextinformation 1.引言 随着互联网业务的发展,推荐算法应用在了越来越多的应用场景中,如在线旅游、电商平台、社交应用等。推荐算法可以大大提高用户体验和服务的效率,同时也可以带来更高的用户粘性和收益。在传统的推荐算法中,往往只考虑了用户的历史行为记录和信息内容,忽略了用户当前的情境感知,不能满足用户的实时和个性化需求。因此,很多研究者针对这一问题进行了深入的研究,提出了各种个性化推荐算法。 本文提出了一种基于情境感知的个性化推荐算法,该算法可以将用户当前的情境因素融入推荐,以识别并满足用户不同的个性化需求。传统的推荐算法只采用了用户历史行为记录和信息内容进行推荐,往往不能满足用户实时和个性化的需求。而基于情境感知的推荐算法不仅考虑了用户行为记录和信息内容,还分析了用户当前的情境信息,利用上下文信息优化推荐结果,从而提高了推荐的准确性和用户体验。 2.相关工作 近年来,推荐算法已经成为了互联网产业中的一个热门研究领域,许多学者和公司投入了大量的精力进行研究。传统的推荐算法大多是基于协同过滤和内容过滤的方法,这些算法大多只考虑了用户历史行为记录和信息内容,忽略了用户当前的情境感知。为了克服这一问题,一些学者提出了基于上下文的推荐算法。 基于上下文的推荐算法利用了上下文信息,如时间、地点、设备等,将上下文信息纳入到推荐过程中。比较常见的上下文信息有:地理位置、时间、设备、社交网络等。如GPS定位信息可以反映用户当前所处位置,可以推荐周边商家和景点。用户在旅行途中的推荐需求和平常的需求也不同,这些因素也可以作为上下文来考虑。设备也可以提供一些线索,例如