基于多源数据融合的协同推荐方法

摘要

大数据环境下,实现多源数据的高效利用是推荐服务的一个重要问题.为此,基于协同推荐方法,选取相似用户的消费行为完成推荐排序,在用户聚类过程引入预聚类单元和综合聚类单元.预聚类单元对用户—产品评分矩阵、电信业务身份、用户网络关注内容等数据,分别进行相似度计算.综合聚类单元计算数据丰度权重,进行综合相似度计算和用户聚类.同时,引入了可调节的效度权重,根据推荐结果的点击率和转化率,自动优化推荐系统.