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第２期江苏科技信息Ｎｏ２
２０２５年１月ＪｉａｎｇｓｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＪａｎｕａｒｙꎬ２０２５
基于用户评分多元关系分析的个性化推荐研究
张君
(天津医科大学实验室与资产管理处ꎬ天津３０００７０)
摘要:随着信息爆炸ꎬ个性化推荐技术成为提高信息检索效率和用户体验的关键ꎮ文章针对传统协同
过滤推荐方法仅依赖用户静态评分导致推荐质量低的问题ꎬ提出基于用户评分多元关系分析的个性
化推荐方法ꎮ该方法综合分析用户评分一致性、信任关系及用户行为ꎬ引入时间因素反映用户兴趣变
化ꎬ建立用户间多元关系模型ꎮ实验结果表明ꎬ相较于其他推荐方法ꎬ文章方法在实际应用中能提供
更精确的推荐服务ꎬ有效满足用户信息需求ꎬ实现了推荐质量的显著提升ꎮ
关键词:个性化推荐ꎻ用户评分ꎻ用户多元关系ꎻ用户行为量化
中图分类号:Ｇ２０２文献标志码:Ａ
０引言而表现出随时间变化的概念漂移问题ꎬ结合评分时间
随着信息技术和移动互联网的高速发展ꎬ互联网信息对推荐的作用ꎬ从评分时间角度对推荐算法的相
中的信息流以指数级别的速度激增ꎬ提供了丰富的信似度计算和评分预测过程进行改进ꎬ提出一种结合评
[４]
息资源ꎮ但这无形地增加了用户准确获取自身所需分时间特性的协同推荐算法ꎮ韩亚楠等考虑到用
信息的难度ꎬ即如何从海量的信息中准确地找到用户户兴趣随时间的变化ꎬ将基于时间的兴趣度权重函数
真正需要的信息ꎮ传统的信息筛选机制已经无法满和偏好度引入到项目相似度计算和推荐过程中ꎬ确定
足用户的个性化信息需求ꎮ在此背景下ꎬ个性化推荐项目最近邻集合ꎬ从而实现最优推荐ꎮ
技术应运而生ꎬ该方法主要通过分析用户的行为、偏除了依赖用户对于项目的评分进行相似性度量
好ꎬ比较用户间的相似度ꎬ给出个性化的信息推荐ꎮ设计推荐算法之外ꎬ相关研究还对用户之间存在的关
这种技术不仅提高了信息检索的效率ꎬ也极大地增强系进行分析ꎬ为目标用户寻找相似用户集合ꎬ进而设
了用户的使用体验ꎮ它已经在电子商务、社交网络、计合理的推荐方法ꎮ用户间关系的获取主要通过两
新闻推送、音乐电影推荐等领域得到了广泛应用ꎮ种方式:一种是通过用户间的显式关系ꎮ如在社交网
目前ꎬ很多信息服务平台提供了用户评分功能ꎬ络中的好友关系或对其他用户的评价点赞等ꎮ国内
用于显式体现用户对于信息资源的偏好程度ꎮ协同外学者基于用户间的显式关系设计了相关的推荐方
过滤算法是应用最为广泛的推荐算法之一ꎬ具有简[５]
法ꎮＬａｉ等提出了一种基于社交网络环境的推荐方
[１]
单、有效等优势ꎮ然而ꎬ该方法仅仅依赖用户对项法ꎬ通过分析用户间的互动行为、好友关系以及产品
目的评分数据进行计算ꎬ未充分考虑其他关键因素ꎮ流行度ꎬ实现个性化推荐ꎮ该方法重点在于通过用户
例如ꎬ用户之间的信任关系ꎬ这可能导致推荐质量不评分和商品评论推断用户间的关联关系ꎬ结合商品受
够理想ꎮ针对这一问题ꎬ本文以用户对项目的评分为[６]
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初级会计持证人
专注于经营管理类文案的拟写、润色等，本人已有10余年相关工作经验，具有扎实的文案功底，尤善于各种框架类PPT文案，并收集有数百万份各层级、各领域规范类文件。欢迎大家咨询！
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