基于用户画像的用户协同过滤算法

王亚楠

信息记录材料 ›› 2025, Vol. 26 ›› Issue (12) : 124 -126+203.

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基于用户画像的用户协同过滤算法

    王亚楠
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摘要

为了解决用户信息推荐准确性不足的问题,本文提出了一种基于用户画像的用户协同过滤(User-CF)算法。该算法通过构建全面的用户画像,结合用户的基本信息、行为特征、偏好特征和绩效指标,形成对用户特征的精准描述,从而为个性化推荐提供数据支持。在算法实现方面,采用User-CF算法,通过对用户的兴趣特征向量进行标准化处理,并结合邻居用户的访问行为,计算目标用户对管理信息的兴趣度。为解决冷启动问题,针对新员工、兼职员工和高管等不同用户类型,制定相应的推荐策略,以提高推荐的相关性和有效性。系统架构基于Apache Spark构建,利用其强大的数据处理能力,实时更新用户画像并生成推荐结果。实验结果表明:随着推荐数量的增加,推荐系统的精确率和召回率均呈现上升趋势,验证了基于用户画像的推荐系统在满足员工查询需求方面的有效性。

关键词

用户画像 / 管理信息查询 / 自动化推荐

Key words

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基于用户画像的用户协同过滤算法[J]. 信息记录材料, 2025, 26(12): 124-126+203 DOI:

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