个性化推荐系统中的混合用户偏好获取

针对个性化推荐系统中用户偏好信息量小的问题,提出了混合用户偏好获取,以相对准确但稀少的显式评分为基础,综合考虑用户页面停留时间、页面滚动时间和鼠标点击次数三项浏览行为,以评分转化规则为依据,得到隐式评分。结合隐式评分和显式评分,构建反映用户偏好的用户一项目矩阵,为个性化推荐算法的实施提供数据基础。实验证明,混合用户偏好获取是可行和有效的。