面向移动APP的个性化推荐算法
移动互联网中的个性化推荐算法
移动互联网中的个性化推荐算法随着移动互联网的普及，大量的信息和内容不断涌现，人们从中获取信息的渠道也变得更加多样化。
但是，这同样也给人们带来了一个新的问题，即如何从海量的内容中快速准确地筛选出自己需要的信息呢？于是，个性化推荐算法应运而生。
简单来说，个性化推荐算法就是根据用户的偏好和历史操作记录等信息，来给用户推荐最符合其兴趣的内容。
在移动互联网中，应用广泛的个性化推荐算法主要有以下几种。
一、基于用户协同过滤的推荐算法基于用户协同过滤的推荐算法是利用用户行为的相似性进行推荐的方法。
它认为如果两个用户在过去的行为中喜欢的物品很相似，那么他们以后也会喜欢相似的物品。
因此，该算法通过收集用户的历史行为记录，根据用户之间的行为相似度计算出他们之间的关联，从而推荐与他们兴趣相似的物品。
二、基于内容过滤的推荐算法基于内容过滤的推荐算法是基于物品内容之间的相似度进行推荐的方法。
其原理是，通过对物品的内容进行分析，计算出物品之间的相似度，从而在推荐系统中推荐相似的物品。
这种方法适用于物品本身就具有相关性或相似性的情况下，如书籍、电影等。
三、基于深度学习的推荐算法基于深度学习的推荐算法是一种针对复杂大规模数据的推荐方法。
它将神经网络应用到推荐系统中，在训练模型时先预测用户有可能会喜欢哪些物品，再计算预测结果与实际结果之间的误差，通过不断地调整模型参数来提高预测的准确性。
这种方法在数据量较大、用户兴趣变化较快，且需要精确推荐时效果较好。
总的来说，随着数据量和计算能力的不断提高，个性化推荐算法也越来越完善。
它凭借着“以人为本”的设计理念，不仅使用户更容易获取到自己感兴趣的内容，同时还能够为不同领域的营销、广告等提供有益的辅助技术支持。
不过，也有一些人对其应用在商业领域中的影响提出了一些担忧。
这需要个性化推荐算法在应用的同时，同样需要对其中的潜在风险加以关注。
只有综合平衡好各种因素，个性化推荐算法才能够更好地服务于人类的发展。
移动应用开发中的个性化推荐算法有哪些
移动应用开发中的个性化推荐算法有哪些一、关键信息项1、个性化推荐算法的类型协同过滤算法基于内容的推荐算法混合推荐算法基于深度学习的推荐算法2、算法的工作原理协同过滤算法的相似性计算基于内容的推荐算法的特征提取混合推荐算法的融合方式基于深度学习的推荐算法的神经网络结构3、算法的优缺点协同过滤算法的冷启动问题基于内容的推荐算法的过度拟合风险混合推荐算法的复杂性基于深度学习的推荐算法的计算资源需求4、算法的应用场景电商应用新闻资讯应用音乐视频应用社交应用二、个性化推荐算法的类型11 协同过滤算法协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最为广泛的算法之一。
它基于用户的历史行为数据，例如购买记录、浏览记录、评分等，来发现用户之间的相似性，并据此为用户推荐与其相似用户感兴趣的物品。
111 基于用户的协同过滤这种方法通过计算不同用户之间的相似度，找到与目标用户相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢但目标用户尚未接触过的物品推荐给目标用户。
112 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤则是计算物品之间的相似度，根据目标用户过去喜欢的物品，推荐与其相似的其他物品。
12 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要依赖于物品的特征信息和用户的偏好信息。
通过对物品的内容进行分析，提取出关键特征，然后与用户的偏好特征进行匹配，从而为用户推荐相关的物品。
121 文本内容分析对于文本类的物品，如文章、书籍等，可以采用自然语言处理技术进行关键词提取、主题建模等操作，以获取物品的特征。
122 多媒体内容分析对于图像、音频、视频等多媒体内容，可以使用图像识别、音频分析等技术来提取特征。
13 混合推荐算法混合推荐算法结合了多种推荐算法的优点，以提高推荐的准确性和多样性。
131 加权混合为不同的推荐算法分配不同的权重，根据权重综合生成推荐结果。
132 切换混合根据不同的场景或条件，选择使用不同的推荐算法。
133 特征组合混合将不同算法提取的特征进行组合，共同用于推荐模型的训练和预测。
移动互联网应用的个性化推荐算法
移动互联网应用的个性化推荐算法随着科技的飞速发展，移动互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在移动互联网上，用户可以享受到各种各样的服务，如社交媒体、电商平台、在线游戏等等。
然而，在如此庞大的服务数量面前，用户往往会感到疲惫而无从选择。
这时，个性化推荐算法就成为了一种解决方案。
个性化推荐算法是什么？简单来说，它是一种通过用户历史行为和兴趣爱好来预测他们可能感兴趣的内容（如商品、音乐、文章等）的算法。
例如，当用户打开视频网站并浏览页面时，推荐算法会根据用户之前观看的视频种类和时间长短，来推荐他们可能喜欢的其他视频。
由于推荐算法的自适应性和个性化，它们可以极大地提高用户体验。
算法背后的原理是什么呢？首先，算法会基于用户之前的行为和选择，收集有关用户偏好的数据。
例如，在电子商务网站上，用户购买的商品类型可以作为推荐的参考标准。
在社交媒体上，用户的关注和点赞行为同样可以用来预测其兴趣。
基于这些数据，算法会使用一系列统计和机器学习技术来分析和预测用户可能喜欢的内容，并将这些内容推荐给用户。
这个过程中，算法还需要考虑到用户的实时行为和反馈，以进一步改进推荐结果。
在实际应用中，推荐算法还可以分为不同的类型。
最常见的类型是协同过滤算法 (Collaborative Filtering)，通过比较用户之间的行为和兴趣，来寻找相似的用户，并向他们推荐相同的内容。
用户基础的推荐算法 (Demographic-based Recommender Systems) 则根据用户的年龄、性别、地理位置等人群特征进行个性化推荐。
另外还有基于内容的推荐算法 (Content-based Recommender Systems)，这种算法会根据用户喜欢的内容类型来推荐相似的内容。
虽然个性化推荐算法在提高用户体验方面表现良好，但也存在一些问题。
其中一个问题是算法的过度专业化导致推荐结果过于狭窄。
这种现象特别在大型电子商务网站上常见，由于算法只关注用户之前的行为和偏好，因此很容易陷入“信息陷阱”，无法展示用户可能感兴趣的新产品。
移动应用开发技术中的推荐算法与个性化推荐实现方法
移动应用开发技术中的推荐算法与个性化推荐实现方法随着移动互联网的普及和发展，移动应用已成为人们日常生活的重要组成部分。
然而，随之而来的问题是用户面临了信息过载的困扰，如何在众多的应用中找到自己感兴趣的，受益于个性化推荐算法的应用，成为了移动应用开发者亟需解决的难题。
推荐算法是解决个性化推荐这一问题的关键。
传统的推荐算法主要包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法和基于混合的推荐算法。
协同过滤算法使用用户历史行为数据，通过分析用户和项目之间的关系，发现用户之间的相似性和项目之间的相似性，进而为用户推荐可能感兴趣的项目。
基于内容的推荐算法则是通过对用户和项目的特征进行分析，找到用户与项目之间的匹配度，并为用户推荐匹配度高的项目。
基于混合的推荐算法是将协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行结合，综合利用两种算法的优势，提高推荐的准确性和效果。
个性化推荐实现方法也有多种，其中最常见的是基于用户行为的推荐和基于用户偏好的推荐。
基于用户行为的推荐主要是通过分析用户的点击、浏览、购买等行为，收集用户的偏好信息，从而为用户推荐感兴趣的应用。
这种方法的优势是能够针对用户的具体行为进行个性化推荐，推荐结果准确度较高。
而基于用户偏好的推荐则是通过用户在注册或登录时填写的个人信息或调查问卷，了解用户的兴趣爱好和偏好，从而为用户推荐相关的应用。
这种方法的优势是能够为用户提供更加精准和个性化的推荐，但需要用户主动提供信息。
除了上述常见的推荐算法和个性化推荐实现方法外，还有一些新兴的推荐算法和实现方法值得关注。
例如，基于社交网络的推荐算法，它主要是通过分析用户在社交网络中的社交关系，利用用户的社交行为和社交网络中的社交信息为用户进行个性化推荐。
此外，还有基于位置的推荐算法，它主要是通过用户的地理位置信息，结合用户的偏好和兴趣，为用户推荐附近的应用和服务。
这些新兴的算法和实现方法在提高推荐的准确性和用户体验方面具有一定的优势。
然而，推荐算法和个性化推荐实现方法也存在一些挑战和难点。
面向移动应用的用户行为识别与个性化推荐
面向移动应用的用户行为识别与个性化推荐移动应用如今已经成为人们生活中不可或缺的一部分，我们在手机上安装和使用各种应用程序来满足我们的需求和兴趣。
然而，随着应用数量的增加，用户需要花费大量的时间来寻找他们真正感兴趣的内容。
这就引发了一个重要的问题，即如何通过识别用户行为并进行个性化推荐，提供更好的用户体验。
本文将探讨面向移动应用的用户行为识别和个性化推荐的方法和挑战。
首先，用户行为识别是指通过分析用户在移动应用中的行为，如点击、浏览、购买等，来了解用户特点和兴趣。
这可以帮助开发者和平台提供更个性化的服务和推荐。
对于移动应用来说，行为识别技术可以分为离线和在线两种方式。
在离线行为识别中，应用程序会定期将用户的行为数据上传到服务器进行分析。
通过对大量用户行为数据的统计和分析，可以识别用户的喜好和兴趣，从而为用户提供更准确的推荐。
这种方法的优点是可以提供更精准的个性化推荐，但需要存储大量的用户数据，并且需要一定的计算资源进行分析。
在线行为识别是指实时地分析用户在移动应用中的行为，并根据分析结果提供个性化推荐。
这种方法通常使用机器学习和数据挖掘技术来识别用户行为模式，并根据模式进行推荐。
相比于离线行为识别，这种方法可以更快地响应用户的行为，但需要实时的数据处理和机器学习算法支持。
除了用户行为识别，个性化推荐也是提高用户体验的关键。
个性化推荐是根据用户的兴趣和偏好，向其提供最相关和最有用的内容。
移动应用中的个性化推荐可以分为内容推荐和社交推荐两种方法。
内容推荐是通过分析用户的行为和兴趣，向其推荐最相关的内容。
这种推荐方法可以基于用户的历史浏览记录、购买记录等，来推断用户的兴趣，并向其推荐相关的应用或内容。
内容推荐的关键在于建立用户模型，通过对用户行为数据的分析，来理解用户的兴趣和需求。
社交推荐是通过分析用户之间的社交关系，向用户推荐他们的朋友或类似兴趣的用户喜欢的内容。
这种推荐方法可以基于用户之间的好友关系、共同兴趣等，来推荐更加符合用户口味的内容。
移动应用开发中的推荐算法与个性化推荐实践
移动应用开发中的推荐算法与个性化推荐实践随着移动应用的蓬勃发展，推荐算法逐渐成为移动应用开发的重要组成部分。
推荐算法通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容，使用户能够更方便地找到自己感兴趣的内容和服务。
下面将介绍推荐算法的基本原理和在移动应用开发中的实践应用。
推荐算法的核心思想是通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，预测用户的未来行为，并向用户推荐符合其兴趣的内容。
目前常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
基于内容的推荐算法主要基于物品自身的属性来进行推荐。
它通过分析物品的特征，找出用户喜欢的物品的共同特点，然后向用户推荐具有相似特征的物品。
例如，在电影推荐中，如果用户曾经喜欢过一部动作片，那么基于内容的推荐算法会向用户推荐其他具有相似动作元素的电影。
协同过滤推荐算法则是通过分析用户之间的相似性，找到具有相似喜好的用户，并向这些用户推荐他们感兴趣的内容。
协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法通过寻找具有相似兴趣的用户，将这些用户所喜欢的物品推荐给目标用户。
而基于物品的协同过滤算法则是找到目标用户喜欢的物品，然后向目标用户推荐与这些物品相似的其他物品。
近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习推荐算法也逐渐被应用于移动应用开发中的个性化推荐。
深度学习算法通过训练神经网络，从大量数据中提取用户和物品的特征，并预测用户对某个物品的喜好程度。
相比传统的推荐算法，深度学习算法能够更准确地识别用户的兴趣和偏好，从而提供更贴近用户需求的推荐内容。
在移动应用开发中，推荐算法的实践应用主要通过以下几个步骤实现。
首先，收集用户的历史行为数据，如用户的点击记录、购买记录等。
然后，通过数据预处理和特征工程将原始数据转化为模型所需的输入格式。
接下来，选择适合应用场景的推荐算法，并通过训练模型来学习用户的兴趣和偏好。
最后，在用户访问应用时，根据模型对用户的特征进行预测，并向用户推荐符合其兴趣的内容。
基于移动互联网的个性化推荐算法研究与优化
基于移动互联网的个性化推荐算法研究与优化随着互联网的快速发展和移动设备的普及，个性化推荐算法在移动互联网应用中扮演着重要的角色。
个性化推荐算法能够根据用户的兴趣和偏好，为其提供个性化的信息和服务，使用户能够更加方便快捷地获取所需的信息和享受个性化的服务。
本文将重点探讨基于移动互联网的个性化推荐算法的研究与优化。
首先，个性化推荐算法的研究可分为两个方面，即用户兴趣建模和推荐模型。
用户兴趣建模是根据用户的历史行为和偏好数据，对用户进行兴趣建模，即将用户的兴趣表示为一个向量或标签。
推荐模型是根据用户的兴趣向量和物品的特征向量，通过计算用户与物品之间的相似度或相关性，来进行推荐。
基于移动互联网的个性化推荐算法需要考虑用户在移动设备上的特殊行为特点，比如用户更倾向于短时间内多次浏览，快速浏览和浏览时间短的情况较多。
因此，在用户兴趣建模和推荐模型上，需要针对移动设备上的行为特征进行适应性的调整和优化。
在用户兴趣建模方面，可以利用移动设备上的日志数据、浏览记录、搜索记录等信息，对用户进行兴趣建模。
此外，还可以利用社交网络数据、地理位置数据等其他额外信息来进一步丰富和精确用户的兴趣模型。
例如，根据用户在社交网络上的好友关系和互动行为，可以推测出用户的兴趣，并将其加入用户的兴趣向量。
在移动设备上，用户的地理位置信息也是重要的线索之一。
根据用户所处的地理位置，可以为其提供与所在地相关的个性化推荐内容，比如本地商铺、景点、活动等。
因此，在用户兴趣建模方面，除了考虑用户的历史行为和偏好之外，还应该综合利用其他额外信息，以提高兴趣建模的准确性和精确度。
在推荐模型方面，传统的推荐算法主要包括基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。
基于内容的推荐算法是根据物品的特征向量和用户的兴趣向量，计算它们之间的相似度或相关性，来进行推荐。
协同过滤推荐算法是基于用户-物品的评分矩阵，通过计算用户之间的相似度或物品之间的相似度，来进行推荐。
移动社交网络上的个性化推荐算法研究
移动社交网络上的个性化推荐算法研究随着移动社交网络的普及，人们可以随时随地和朋友们进行交流和分享，这使得移动社交网络成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
与此同时，那些运用推荐算法的移动社交网络也越来越多，因为这些算法可以帮助用户发现更加个性化且有价值的内容。
本文将探讨在移动社交网络上实现个性化推荐所面临的挑战以及现有算法的应用情况。
一、推荐算法的难点最好的推荐结果应该是基于用户的兴趣和偏好，这就要求推荐算法能够准确的了解每个用户的喜好。
然而，要实现这一点是非常具有挑战性的。
因为对于每个人来说，他们的兴趣和喜好都是不同的。
而且，其喜好可能会随着时间的变化而发生调整。
此外，推荐的时候需要考虑到多方面的因素，比如：用户的历史行为、社交网络中的朋友圈以及为用户设计的个性化推荐策略等等。
二、现有的推荐算法最常见的推荐算法可以概括为三种：基于内容的推荐算法、协同过滤算法和混合推荐算法。
基于内容的推荐算法: 该算法以用户之前喜欢的内容为依据，推荐与之相似的内容。
这个算法需要对每个内容进行分类，并且需要对用户之前兴趣的类别进行分析，从而与类别相似的内容进行推荐。
协同过滤算法: 根据感兴趣的内容，将用户划分为不同的兴趣小组。
该算法可以更好地理解用户的兴趣，即使用户没有明确表达他的偏好，也可以让系统对用户的兴趣进行推断。
混合推荐算法: 该算法结合了其他两种推荐算法的优点，同时也避免了它们各自的缺陷。
三、个性化推荐算法的应用在移动社交网络上，推荐算法有着广泛的应用，比如：1. 通过算法推荐好友和关注对象，为用户提供一种更有效的方式来扩展他们的朋友圈。
2. 在大量内容中筛选出符合用户兴趣的内容，以供用户浏览。
3. 为个性化广告提供营销支持。
总之，移动社交网络对于个性化推荐算法的需求是越来越大的。
未来几年，随着移动社交网络的不断发展和用户需求的增长，个性化推荐算法将更加深入地应用于移动社交网络之中。
结论个性化推荐算法是移动社交网络的核心技术之一，将极大地帮助用户发现在海量的信息中有价值的内容。
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面向移动APP的个性化推荐算法作者：尚燕飞陈德运杨海陆来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第06期摘;要：针对移动互联网移动端的推荐系统推荐满意度和精度较低问题，在分析应用信息系统推荐方法的基础上，提出了一种基于用户相似度和主题相似度个性化的移动APP信息推荐方法，该方法采用用户相似度和个性化加权组合的方式生成信息推荐，使推荐信息更为个性化，提高了推荐精度。
同时针对多用户公用账号和兴趣发生变化的推荐问题，提出了一种基于复杂兴趣的推荐算法，该方法通过挖掘用户间的相似度、用户的行为操作及兴趣取向，使推荐信息更为准确。
同时，相比于性能较好的Popular推荐算法，本算法在准确率上提高了3.91%，召回率提高了3.45%，覆盖率提高了4.84%，性能明显提高。
因此，文中所提出方法用于移动APP的个性化推荐，为移动APP的个性化推荐提供了一种新方法。
关键词：移动APP;推荐算法;推荐精度;个性化信息DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021中图分类号： TP393.08文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2018）06-0116-08Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal;based on the recommendation method of analyzing information system;a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed;which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized;that the recommended information is more personalized;and the recommended accuracy is improved. At the same time;a recommendation algorithm based on complex interest is proposed;which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users;the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance;the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%;the recall rate is 3.45%;the coverage rate is improved by 4.84%;and the performance is improved obviously. Therefore;the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation ofAPP;which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation.Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information0;引;言隨着互联网技术的发展，移动端与互联网的迅速融合，越来越多的移动APP出现在了用户的移动设备上。
随之而来的移动APP网络信息推荐服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求。
目前，推荐类的系统主要有基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统以及混合推荐系统[1]。
基于内容的推荐是根据信息的内容与用户偏好之间的相关性向用户推荐，比较适用于文本信息推荐[2]。
协同过滤推荐是根据具有类似观点用户的行为对目标用户进行推荐[3]。
混合推荐是为了解决单一推荐技术的不足，按照不同的混合策略（如加权、特征组合等）将不同的推荐技术进行组合从而完成推荐[4]。
但是，当前多数移动APP的信息推荐并未充分考虑用户的个性化服务需求，只是根据用户的历史浏览记录和选择标签的形式来向用户推荐相关信息，使得信息推荐的精度和用户使用满意度达不到较高的水平，特别是在复杂兴趣推荐方面难以达到用户的需求。
目前比较出名的Applause推荐系统是基于位置上下文的个性化推荐系统，其位置信息主要通过移动设备自动感知或人为设定获取，但是该系统没有考虑新用户的个人兴趣，只是根据当前位置附近APP的使用频繁程度向用户进行推荐[5]。
因此，本文通过挖掘用户间的相似度，以及用户的行为操作，并结合兴趣取向，设计了一种具有较好推荐精度并满足用户需求的移动APP推荐算法。
在推荐系统中，冷启动一直是一个很重要的问题。
由于很多移动APP目前都支持使用第三方登陆，此处的冷启动用户兴趣偏好主要通过第三方获取偏好模型，在此不再赘述。
1;离线状态下的信息推荐1.1;用户相似度的定义及计算在具有推荐系统的移动APP中，用户为了得到更加丰富、更加符合自己兴趣的信息之前，往往需要注册个人信息来使系统推荐给自己喜欢的数据，例如豆瓣中需要用户选择类型标签，书单推荐类软件需要让用户输入自己喜欢的书籍类型或者读过的书籍名称，还有招聘类的软件需要用户输入条件信息来筛选自己想要的信息。
以上信息无非分为两类，即名称型的用户属性（比如专业、学历等）和数值型的用户属性（比如年龄、身高、健身频率等）。
1）对于用户属性中的数值型属性，主要是计算不同用户之间属性的绝对差值‖d‖=DA-DB。
目前，有的学者将不同属性绝对差值的最小和最大组成差值区间，在得到用户的数值型属性绝对差以后，差值落到某个小区间，对以上属性值区间给定相应的距离，并以此差值作为用户个人信息数值属性的度量距离Lnum[6]。
但是，这种方法在统计用户的数值属性的时候，存在着数据颗粒度大小差距过大的问题，并且没有考虑到数据的多个属性使用的是不同的度量单位（比如，用户A的身高为170cm，用户B的身高为175cm，则Lnum=5cm;同样，用户A 的工资为3000RMB，用户B的工资为4000RMB，则Lnum=1000RMB），这将直接影响聚类分析的结果。
为此，首先将数值型属性进行标准化，标准化的方法主要使用数值属性标准化方法[7]。
对于一个用户u，其属性有n个，则将全部属性定义为一个n维向量f（x1，x2，…，xn），xi为第i个属性，则采用平均绝对差：离线状态下，选取喜好程度比较高的前N条信息推荐给用户。
2;在线个性化的信息推荐2.1;在线用户行为权重特征求解算法LDA是一种非监督学习技术，可以用来识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息[8]。
它采用了词袋的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。
但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机[9]。
每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
C-LDA主题模型是在三层LDA 算法的文档主题层之前增加用户选择层形成四层C-LDA算法，在选择主题概率向量时考虑其关注者的影响[10]。
基于移动APP的个性化推荐算法主要运用LDA主题模型判断用户关注项目的主题分布和用户的兴趣偏好。
目前很多移动APP为了挖掘用户的喜好和习惯，通常有很多体现用户喜好的行为操作选项，例如对于某些信息，用户可以点赞、分享、评论、转发、收藏等操作，反应了用户对于此信息不同的喜好程度[11]。
通常情况下，点赞比较简单，用户一般对于自己喜欢的或者有共鸣的信息进行点赞操作;相比之下，评论操作比点赞操作更为复杂，用户需要将自己的情感和思想用文字的形式表示出来，因此权重比点赞更高;而分享操作一般在用户认为此条信息对自己有很高的价值，并且对身边的朋友有很高的价值的情况下才会发生，权重最高。
因此将这些能够反应用户情感喜好程度的行为操作进行抽象，并賦予相应的权重，累计到用户的兴趣偏好中。
算法基本思想是：首先对用户具有行为操作的项目使用LDA提取用户偏好。
如果用户对某一模块的某一条信息具有能够体现用户喜好的行为操作（点赞、评论、分享，此处只列举这三项操作），那么我们有理由认为，这条信息对用户是有价值的。
由于本算法主要应用于创业帮APP的个性化项目信息推荐模块，模块的用户交互功能主要有点赞、评论与分享，基于项目中用户操作频率与喜好之间的对应关系，对这三项操作分别赋予2，3，5的权重（不同APP 下的权重可以根据情况另行赋予），即将行为操作转化为评分操作。
于是我们在计算用户的兴趣偏好的时候，将此类的兴趣偏好的权重按照一定的规则提高。
算法流程如下：首先对用户的偏好评分集进行初始化（1～2行），然后迭代循环判断用户的偏好集合（3～10行）。
对于某一信息的评分是否超过一个阈值n，然后判断该用户在历史偏好中的评分是不是超过了阈值n，如果都超过了，则相应地提高用户对于该兴趣的权重值（4～8行）。
反之，则降低用户对于该兴趣的权重值。
最后规范化并返回S（u）。
因为此算法只遍历一次信息源，所以算法复杂度为O（N）。
2.2;推断用户兴趣取向用户发布的每一条信息或者项目通常会涉及一个或多个主题，此类信息发布的特征正好和LDA主题模型相匹配。
基于此，在判断用户发布的信息所属的主题分布时主要使用LDA主题模型，根据此模型可以初步判断用户的兴趣取向[12]。
户兴趣会发生变化，这里需要在离线状态下周期性地构建训练集来更新φjwi，从而更新用户的兴趣数据集。
2.3;复杂兴趣下的用户偏好推荐在很多推荐算法中，对于用户兴趣突然发生变化或者多人公用一个账户的复杂兴趣推荐，目前还没有比较有效的在线计算方法解决[14]。