| 一种面向共享账号的个性化推荐算法 |
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| 引用本文： | 李伟.一种面向共享账号的个性化推荐算法[J].计算机应用研究,2018,35(10). |
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| 作者姓名： | 李伟 |
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| 作者单位： | 南京工业大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61203072)；江苏省重点研发计划(BE2015697) |
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| 摘 要： | 传统的推荐领域的研究主要面向的是单个用户的内容推荐，然而现实生活中多个用户共享同一个账号的情况不在少数。为了解决多用户共享账号情况下，账号内部分用户得不到有效推荐的问题，本文提出PRASA(Personalized Recommendation Algorithm for Shared Account)算法，首先利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型构建项目特征向量，接着利用DPC(Density Peaks based Clustering)算法对项目进行聚类分组，为分组后的每组项目分别进行推荐，对于离群点进行单独处理后产生推荐，保证推荐结果可以覆盖更广泛。实验结果表明，本文提出的PRASA算法可以有效地为共享账号的用户产生合适的推荐。
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| 关 键 词： | 共享账号 推荐系统 协同过滤 推荐解释 |
| 收稿时间： | 2017/5/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/9/2 0:00:00 |
A Personalized Recommendation Algorithm for Shared Account |
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| Affiliation: | Nanjing Tech University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | shared account recommendation system collaborative filtering explaining recommendations |
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