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基于邻居选取策略的人群定向算法

《计算机研究与发展》2017年 第7期 | 周孟 朱福喜   武汉大学计算机学院 武汉430072 汉口学院计算机科学与技术学院 武汉430212
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摘 要:人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
【关键词】 种子人群 行为相似人群 邻居选取策略 用户相似度 人群定向
【出 处】 《计算机研究与发展》2017年 第7期 1465-1476页 共12页
【收 录】 中文科技期刊数据库