文中从用户行为及时间效应两方面出发,研究出了基于用户行为数据的个性化推荐算法.首先,研究了基于用户行为数据时间效应的推荐算法,分析根据线性时间加权推荐算法中的问题.其次,由于用户兴趣并不只是单纯的根据时间的线性变化,其主要是根据时间段发生变化,故文中分析了与时间窗口技术结合的推荐算法.最后,结合时间效应及并行化推荐算法进行改进,实现了个性化推荐算法.结果表示,此推荐算法能够对推荐结果进行优化,使算法精准性得到有效的提高.
用户行为 数据分析 个性化推荐 算法研究