32、内容推荐与Zigbee路由在不同领域的应用研究

内容推荐与Zigbee路由在不同领域的应用研究

内容推荐系统的创新探索

在大数据时代，个性化信息检索技术愈发重要。用户可获取的数据量不断增大，其对内容的品味也变得多样且复杂。内容推荐器和内容过滤引擎作为大数据环境下实现个性化的关键技术，旨在为每个用户预测合适的内容，其核心基于对用户偏好的分析和挖掘。

然而，现有的隐性推荐器存在数据稀疏问题，导致性能不尽如人意。这是因为隐性推荐器需要足够的用户访问内容的历史数据进行统计分析，但部分用户访问系统较少，系统缺乏对其进行准确分析的足够历史数据，难以推荐出符合其喜好的内容。即便有足够的数据，也往往集中在某些特定类型上，难以避免用户的固有偏好，限制了推荐的多样性和丰富性。

为解决这一问题，研究尝试将协同过滤技术应用于隐性推荐算法中。通过定义具有相似偏好模式的用户组集群，并将其应用于提取用户偏好的过程中，以提高内容推荐器的性能。

协同用户组的构建

协同用户组是指具有高度相似用户偏好的用户群体，因其内部用户的相似性，可应用于内容推荐器中。提取目标用户 $u_i$ 的协同用户组的聚类方法如下：
定义二进制偏好向量 $Z_{u_i} = {g_{u_i}^1, g_{u_i}^2, …, g_{u_i}^N}$，其中 $g_k \in {0, 1}$，$g_k$ 表示用户 $u_i$ 是否偏好项目 $k$。
使用骰子系数（Dice coefficient）来比较用户之间的相似度：
$D_{u_iu_j} = \frac{2\sum_{k} g_{u_i}^k g_{u_j}^k}{\sum_{x} (g_{u_i}^k)^2 + \sum_{x} (g_{u_j}^k)^2}$