基于标签匹配的协同过滤推荐算法研究
《2024年基于标签的电影推荐算法研究》范文
《基于标签的电影推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，网络电影资源日益丰富，用户面临着如何快速找到自己感兴趣的电影的问题。
为了解决这一问题，基于标签的电影推荐算法应运而生。
该算法通过分析用户的观影历史、喜好以及电影的标签信息，为用户推荐符合其兴趣的电影。
本文将对基于标签的电影推荐算法进行研究，旨在提高电影推荐的准确性和用户满意度。
二、相关研究概述电影推荐算法是近年来研究热点之一，主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐等多种方法。
其中，基于标签的推荐算法是一种重要的内容推荐方法。
该算法通过分析电影的标签信息以及用户的观影历史，为用户推荐具有相似标签的电影。
目前，国内外学者在电影推荐算法方面进行了大量研究，取得了一定的成果。
三、基于标签的电影推荐算法研究（一）算法原理基于标签的电影推荐算法主要分为两个步骤：电影标签提取和用户兴趣模型构建。
首先，通过对电影内容进行分析，提取出电影的标签信息。
然后，根据用户的观影历史，构建用户兴趣模型。
最后，根据电影标签与用户兴趣模型的匹配程度，为用户推荐符合其兴趣的电影。
（二）算法实现1. 电影标签提取：通过自然语言处理技术，对电影名称、简介、剧情等内容进行分析，提取出电影的标签信息。
例如，对于一部动作片，可以提取出“动作”、“冒险”、“悬疑”等标签。
2. 用户兴趣模型构建：根据用户的观影历史，分析用户的喜好，构建用户兴趣模型。
可以通过统计用户观看的电影类型、导演、演员等信息，得出用户的兴趣偏好。
3. 推荐算法实现：将提取出的电影标签与用户兴趣模型进行匹配，计算匹配程度。
根据匹配程度的高低，为用户推荐符合其兴趣的电影。
（三）算法优化为了提高推荐的准确性和用户满意度，可以对基于标签的电影推荐算法进行优化。
例如，可以采用协同过滤的方法，将用户的观影历史与其他用户的观影历史进行对比，发现用户的潜在兴趣；或者采用混合推荐的方法，将基于标签的推荐算法与基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法等进行结合，提高推荐的多样性。
基于协同过滤算法的推荐系统研究
基于协同过滤算法的推荐系统研究一、引言在互联网时代，信息爆炸的背景下，推荐系统一度成为了各大互联网平台必备的技术。
推荐系统通过分析用户历史行为或者使用其他算法，为用户推荐个性化的产品，极大提升了用户体验。
协同过滤算法是推荐系统的核心算法之一，本文将会系统地研究基于协同过滤算法的推荐系统。
二、协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户之间的相似度或物品之间的相似度，来预测用户对物品的评价的算法。
协同过滤算法有两种实现方式：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法是指通过分析用户历史行为，找出跟目标用户行为最相似的一些用户，然后将这些用户评价高的物品推荐给目标用户。
而基于物品的协同过滤算法则是指通过分析物品的评价数据，找出被目标用户喜欢的物品，然后推荐与这些物品相似的物品给目标用户。
协同过滤算法的优点是适用于各种类型的数据，缺点则在于数据稀疏问题，即对于少有人评价的物品，难以通过协同过滤算法来推荐给目标用户。
三、推荐系统架构设计推荐系统的架构设计分为三个阶段：数据处理、推荐算法和推荐结果的展示。
数据处理阶段主要需要对原始数据进行清洗处理，并将处理后的数据存储到数据仓库中。
推荐算法阶段需要选择适合场景的协同过滤算法，并通过模型训练与优化来提升推荐效果。
最后，推荐结果的展示需要在用户界面上呈现最终的推荐结果，包括推荐物品、推荐理由等。
四、协同过滤算法优化协同过滤算法存在的问题主要有三个：数据稀疏问题、冷启动问题和推荐结果的解释问题。
数据稀疏问题可以通过引入隐语义模型、奇异值分解（SVD）等技术来解决。
隐语义模型是一种通过对物品和用户进行向量表示，并通过矩阵分解找到对应的相似度，来解决数据稀疏问题的模型。
SVD是一种将矩阵分解成三个矩阵的方法，通过优化这三个矩阵，可以得到非常好的预测效果。
冷启动问题则可以通过引入基于内容的推荐算法来解决。
基于内容的推荐算法是一种通过分析物品的内容特征，来推荐类似的物品给目标用户的方法。
电商平台中基于协同过滤的个性化推荐算法研究
电商平台中基于协同过滤的个性化推荐算法研究一、介绍电商平台中个性化推荐算法是指根据用户的历史行为数据，使用一定的数学模型，为用户推荐适合其的产品或服务。
随着电商平台的发展，用户购买行为呈现多样性趋势，传统的推荐算法已经无法满足用户需求。
为此，基于协同过滤的个性化推荐算法应运而生。
该算法通过统计用户行为数据，利用相似用户的行为习惯，为用户推荐符合其兴趣的产品或服务。
本文将深入探讨电商平台中基于协同过滤的个性化推荐算法研究。
二、协同过滤算法协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它通过寻找用户之间的相似性，从而为用户推荐符合其兴趣的产品或服务。
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法是指根据用户与用户之间的相似性来推荐产品或服务。
比如在做电商推荐时，根据用户的个人信息、历史购买记录、商品浏览记录等信息，将用户与其他用户做比较，找到与用户口味相近的其他人，然后通过这些用户的购买、浏览等行为推荐商品。
基于物品的协同过滤算法是指根据产品或服务之间的相似性来为用户推荐产品或服务。
该算法比较适用于用户很少但是商品较多的推荐场景，比如电影、音乐等领域。
三、单一算法的缺陷传统的协同过滤算法有一个致命的缺陷，即基于用户或者物品的协同过滤算法都是单一算法。
在基于用户的协同过滤算法中，由于用户的行为数据通常不够充分和精确，因此容易出现冷启动问题，即对于新用户很难准确地推荐商品。
同时，由于用户行为数据众多，计算复杂度较高。
在基于物品的协同过滤算法中，由于用户购买行为具有随机性，往往需要大量的历史数据才能进行预测。
同时，由于商品数量众多，计算复杂度同样较高。
四、基于协同过滤的混合推荐算法为了解决单一算法的缺陷，研究人员尝试将多种算法进行结合，形成一种基于协同过滤的混合推荐算法。
基于协同过滤的混合推荐算法，将不同的算法进行组合，可以有效地提高推荐的准确度和覆盖率。
其中，常见的混合推荐算法有基于社交网络的协同过滤算法、基于标签的协同过滤算法、基于时间的协同过滤算法等。
协同过滤推荐算法研究
协同过滤推荐算法研究随着互联网的快速发展，越来越多的信息涌入人们的视野中，这些信息也难以被人们有效地获取和利用。
推荐系统的出现正是针对这一问题，它可以根据用户的历史行为、兴趣等信息，提供符合用户喜好的商品、服务等推荐内容。
其中，协同过滤推荐算法是目前最为流行的一种推荐算法。
一、协同过滤推荐算法介绍协同过滤推荐算法，顾名思义，是一种通过分析多个用户的历史数据，找到他们之间的相似性，从而推荐符合用户兴趣的商品等推荐内容的算法。
协同过滤推荐算法可以分为两种：基于用户和基于物品。
基于用户的协同过滤推荐算法主要是根据用户历史行为、反馈等信息，计算用户之间的相似度，然后利用相似用户的行为预测目标用户的行为，进而推荐符合其兴趣的商品等内容。
而基于物品的协同过滤推荐算法，则是通过分析不同用户喜欢的物品，计算物品之间的相似度，然后根据目标用户之前喜欢的物品预测其可能会喜欢哪些物品。
二、协同过滤推荐算法的优点协同过滤推荐算法相较于其他推荐算法，具有如下优点：1.推荐准确性高：协同过滤推荐算法的主要特点是利用用户历史数据，选出与目标用户相似的用户，提高了推荐的准确性。
2.推荐内容个性化：协同过滤算法是基于用户历史行为等数据进行推荐，因此推荐的内容更加符合用户兴趣，具有更好的个性化特征。
3.算法结构简单：协同过滤推荐算法的实现过程简单，不需要过多的特定领域知识。
三、协同过滤推荐算法的应用场景协同过滤推荐算法的应用场景非常广泛，如电影、图书、音乐、社交等领域。
它可以帮助用户快速找到感兴趣的内容，提高用户的满意度。
1.电影领域：Netflix网站的电影推荐算法就使用了协同过滤推荐算法。
2.图书领域：Amazon网站的书籍推荐系统就是基于协同过滤算法实现的。
3.音乐领域：Spotify、Pandora等音乐服务也使用了协同过滤推荐算法。
4.社交领域：Facebook、Twitter等社交网站也利用协同过滤推荐算法，推荐用户感兴趣的内容和好友。
基于标签和协同过滤的个性化资源推荐
（ 北 京工 商大 学计算机 与信息 工程 学院 北 京 １ ０ ０ ０ ４ ８ ） （ 北 京理 工大 学工 业设计 研 究所 北京 １ ０ ０ ０ ８ １ ） 。
摘 要 传统 的协 同过 滤算法以用户评 分体现 用户兴趣偏 好及 资源相 似度 ， 忽视 了用户 、 资源 自身的特征 ， 并 且对稀
第４ １ 卷 第 １ 期 ２ ０ １ ４年 １ 月
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ １ ＮＯ ． １
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｊ ａ ｎ ２ ０ １ ４
基 于标 签 和 协 同过 滤 的个 性 化 资 源推 荐
蔡 强 韩东 梅 李海 生 胡耀 光 陈
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ １ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ４ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） （ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ １ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ） 。
ｕ ｓ ｅ ｒ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ． Ｉ ｔ ｉ ｇ ｎ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｕ ｓ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ， ａ ｎ ｄ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍｓ ｎ ｏ ｔ ｖ ｅ ｒ ｙ ｗ ｅ ｌ ｌ ｆ ｏ ｒ ｓ ｐ ａ ｒ ｓ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｗ ｉ ｔ ｅ ｍｓ ．
基于协同过滤技术的推荐方法研究的开题报告
基于协同过滤技术的推荐方法研究的开题报告开题报告一、选题依据和背景随着互联网技术和智能化设备的发展，人们获取信息和数据的渠道变得越来越丰富和便捷，而在海量的信息和数据中获取有价值的内容成为了一大难题。
在这种情况下，推荐系统应运而生。
推荐系统是一种能够自动为用户推荐个性化信息和内容的系统，目前广泛应用于电商平台、新闻、音乐、电影等领域。
其中，基于协同过滤技术的推荐方法受到了越来越多的关注。
协同过滤是推荐系统中一种基于用户行为的推荐方法，其原理是通过类比用户行为，寻找与目标用户兴趣相似的用户或物品，然后根据相似的程度和用户对物品的评价，为目标用户推荐物品。
协同过滤技术可以分为基于用户和基于物品两种方式，其应用广泛并且效果显著，能够为用户提供个性化的推荐服务。
然而，协同过滤技术也存在一些问题，例如数据稀疏性、冷启动问题、灰群体问题等。
因此，本研究将围绕基于协同过滤技术的推荐方法展开研究，并重点探讨如何解决协同过滤技术中存在的问题，提高推荐系统的性能和精度。
二、研究目标和内容本研究的主要目标是分析协同过滤技术的优势和不足之处，并提出解决方法，以提高推荐系统的效果和准确度。
具体研究内容包括：1.对协同过滤技术的理论基础和算法进行深入研究和分析，探讨其优势、不足及存在的问题。
2.研究相似性度量方法，并提出相应的改进策略，以减少数据稀疏性对推荐结果的影响。
3.针对冷启动问题，探讨基于标签的推荐方法和混合推荐方法的实现方式和效果。
4.针对灰群体问题，探讨基于社交网络的推荐方法，利用用户之间的关系进行推荐。
三、研究方法和思路本研究主要采用文献综述和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：1.通过对相关学术论文和专业书籍的综述，对协同过滤技术和相关问题进行理论分析和总结。
2.通过实证研究，获取大量用户行为数据和推荐数据，并构建数据集，验证所提出的改进策略和方法在推荐系统中的有效性和效果。
同时，采用不同的评估指标和方法进行检验和比较。
基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究与优化
基于协同过滤算法的音乐推荐系统的研究与优化音乐推荐系统是指根据用户喜好、历史行为和音乐资源库等因素，为用户推荐适合其听的音乐，从而提高用户体验和平台质量。
目前，基于协同过滤算法的音乐推荐系统已经成为了主流的解决方案。
但是，如何将协同过滤算法的效果进一步提升，也成为了学术界和工业界关注的热点问题。
一、协同过滤算法简介协同过滤算法是一种基于用户偏好或者项目相似度的推荐算法。
其理论基础是用户与项目之间的相似度，根据相似度来进行推荐。
具体来说，协同过滤算法分为两种：基于用户(User-based)和基于项目(Item-based)。
基于用户的协同过滤算法，是指通过用户历史行为，找到相似的用户群体，并将这些用户所喜欢的项目推荐给目标用户。
基于项目的协同过滤算法，则是通过寻找和目标项目相似的历史行为，找到与其相关联的其他项目，并推荐给目标用户。
二、音乐推荐系统中协同过滤算法的应用音乐推荐系统中，协同过滤算法广泛应用于用户喜好预测、歌曲相似性计算和歌单自动推荐等方面。
具体来说，协同过滤算法可以通过计算用户与歌曲的相似度，从而推荐与用户口味相符的音乐。
同时，该推荐算法也可以根据用户的历史行为，预测其日后会喜欢哪些歌曲，并将其推荐给用户。
三、协同过滤算法的不足之处虽然协同过滤算法在音乐推荐系统中可实现良好的效果，但是其本身也存在一些问题。
比如，协同过滤算法对数据的稀疏性敏感，需要大量数据支持才能产生较好的推荐结果。
同时，该算法也会出现推荐结果不一致的情况，因为用户和项目之间的相似度常常是动态变化的。
四、音乐推荐系统的优化方案为了解决协同过滤算法的不足之处，学术界和工业界提出了一系列的解决方案。
其中最主要的是基于深度学习的推荐算法。
该算法可以有效地解决数据稀疏性问题，并且对动态变化的推荐结果也有更好的适应能力。
此外，该算法也可以处理不同类型的数据，不仅仅应用于音乐领域。
另外，为了提升推荐结果的一致性，研究者也提出了一系列的推荐算法融合方案。
基于协同过滤算法的音乐推荐系统研究
基于协同过滤算法的音乐推荐系统研究近年来，人们对于音乐的需求量越来越大，而音乐推荐系统的出现给了人们极大的便利，促进了音乐产业的发展。
基于协同过滤算法的音乐推荐系统，可以根据用户的偏好和历史行为数据，给出针对性更加强的音乐推荐，取代了传统的音乐分类推荐方法，成为了当下最主流的音乐推荐技术之一。
一、协同过滤算法原理及其优点1.1 原理介绍协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，主要是通过收集用户的历史行为数据，如观看记录、听歌记录、评论等，来推荐相似度高的歌曲给用户。
具体来说，协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
其中，基于用户的协同过滤算法是根据相似用户对相似歌曲偏好的预测进行推荐，而基于物品的协同过滤算法是根据相似歌曲对相似用户偏好的预测进行推荐。
1.2 优点与其他传统的音乐推荐系统相比，协同过滤算法具有以下几个优点：1）个性化程度高，能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等因素进行准确的推荐；2）不需要先验知识，不需要人类在分类中进行干预，自动推荐与用户相关的产品；3）对于数据的依赖性较小，可处理大型数据集，用于处理真实世界中的大规模音乐数据；4）可扩展性较强，可以利用现有数据集进行训练，提高系统的准确度。
二、音乐推荐系统的构建流程2.1 数据预处理阶段在音乐推荐系统的构建过程中，数据预处理是首先需要完成的阶段。
在该阶段中，需要对用户历史行为数据进行清洗、过滤、标准化等处理，去除无用数据，保留有意义的数据。
2.2 特征表示阶段特征表示阶段的目的是将处理之后的数据转化为特征向量，以方便后面的机器学习算法进行处理。
可以采用诸如TF-IDF等特征提取算法来进行特征转换。
2.3 协同过滤算法构建阶段在协同过滤算法构建阶段，需要考虑具体选择的算法和模型。
选择适合自己数据情况、具有高预测精度的协同过滤算法和模型是较为重要的。
常用的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｆ ｒ ｉ ｅ ｎ ｄ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｃ ｒ ｏ － ｂ ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｊ ｕ ｍｂ ｌ ｅ ｄ ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ｓ ｉ ｎ ｅ ｖ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｆ ａ ｃ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ
第２ ７卷 第 ７期 ２ ０ １ ７年 Байду номын сангаас月
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰ ＵＴＥ Ｒ Ｉ ＥＣＨＮ０Ｌ ０ＧＹ ＡＮＤ ＤＥ ＶＥＬ ＯＰ ＭＥＮＴ
Ｖｏ １ ． ２ ７ Ｎｏ ． ７
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０１ ７
基 于标 签 匹配 的协 同过 滤 推 荐 算 法 研 究
－
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｈａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｎｄ ａ ａ ｒ ｃｏ ｅ ｍｍｅ ｎ ｄ ｅ ｄ ｆ ｒ ｉ ｅ ｎ ｄ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ， ｉ ｎ
马婉 贞， 钱 育 蓉
（ 新疆大学 软件 学院， 新疆 乌鲁木齐 ８ ３ ０ ０ ０ ０ ）
摘 要： 随着 微 博用户 数 量的上 升 ， 微博 信息量 成倍 增长 ， 基 于冗杂 的微 博信 息 向微 博用 户快 速 推荐 感 兴趣 的 好友 是不 容
回避 的技术 问题 。针 对这 一 问题 ， 基 于微博 大数 据 ， 以Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ为平 台 ， Ｈ Ｂ ａ ｓ ｅ 为基 础 ， Ｍ ａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 为 编程 框 架 ， 提 出 了基 于
ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ． ｗｉ ｔ ｈ Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ ａ ｓ ｐ ｌ ａ ｆｏ ｔ ｍ ｒ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｐＲｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｆ ｒ ｍ ｅ ａ ｎｄ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＨＢａ ｓ ｅ． ａ ｈ ｙ ｂ ｉｄ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｉ＆ Ｉ ｒ ｔ ｅ ｍ
Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｉ算法 与 Ｉ ｒ ｔ ｅ ｍ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ 协 同过 滤算法 的组 合算 法 ， 并构建 了推 荐好 友 系统 。该 系 统通 过 Ａ ｐ ｉ ｒ ｏ ｉ算 法对 冗杂 的微 博 内容 ｆ 记 录进 行频 繁项 集 的计算 ， 得 出能表 达用 户喜好 的标 签 ， 以提 升系 统 的时间性 能 ； 通过 Ｉ ｔ ｅ ｍ— ｂ ａ ｓ ｅ ｄ 算 法对 标 签 进行 匹配 推 荐， 以缩 短 系统 的推 荐时 间以及 资源 占用 率 。为 了验 证所 构建 系统 的有 效性 和可 靠 性 ， 分 别 进行 了两组 对 比实 验 ， 第一 组
关键 词 ： 协 同过滤算 法 ； 标签 计算 ； Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ ； Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ； 标签 匹配
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ７ — ０ ０ ２ ５ — ０ ４ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ７ ． ０ ７ ． ０ ０ ６
Ｉ ｎｖ ｅ ｓ ｔ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｎ Ｃｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｆｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ Ｒｅ ｃ ｏ ｍ ｍｅ ｎｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗｉ ｔ ｈ
Ｔａ ｇ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎｇ
算法 相 比 ， 所 提 出算法 的运 行时 间缩 短了 ２ ４ ％一 ４ ４ ％； 与混 合 Ｋ— ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 聚类算 法相 比 ， 所 提 出算 法 在算法 运行 时间 和 Ｃ Ｐ Ｕ
占用 率 均有 １ ． ２—１ ． ５倍 的提升 。可 见 ， 提 出 的算法 可显著 缩短 推荐 时 间 ， 减少 资源 消耗 率 ， 提 高推 荐效 率 。
实验 为添加 了 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｉ算 法 的协 同过滤 算法 与传 统协 同过 滤算 法在 时间性 能方 面 的对 比测 试 ， ｆ 第二组 实验 则 为 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｉ算法 ｒ
混合 Ｉ ｔ ｅ ｍ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ 协 同过 滤算法 与混 合 Ｋ— ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算 法 的对 比测试 。实验 结果 表 明 ， 在庞 大 的微 博 容量 下 ， 与传 统 协 同过 滤
ＭＡ Ｗａ ｎ － ｚ ｈ ｅ ｎ ， Ｑ Ｉ Ａ Ｎ Ｙ ｕ － ｒ ｏ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ， Ｘ ｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｕｒ ｕ ｍｑ ｉ ８ ３ ０ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）