基于BP神经网络的用户偏好模型与个性化推荐研究

本文主要探讨了"综合用户偏好模型和BP神经网络的个性化推荐"这一主题，针对电子商务中日益严重的信息过载问题提出了一种解决方案。个性化推荐作为解决手段，旨在通过理解和满足用户的独特需求，减少用户筛选信息的负担。论文首先介绍了背景，指出随着信息技术的进步，信息爆炸使得用户在海量信息中面临选择困境，个性化推荐算法成为应对这一问题的关键。 研究的核心集中在两个方面：一是用户偏好模型的构建，作者强调了用户配置文件的构建与更新在基于内容的推荐系统中的核心地位，但指出配置文件的定性表示往往难以准确反映用户的偏好程度，因此，如何将产品特征量化并建立用户偏好模型至关重要。二是引入了BP神经网络，作为一种机器学习技术，它可以处理用户偏好不确定性和模糊性的挑战，通过学习用户的过去行为，如对产品的评价，来改进推荐算法的性能。 作者提出的方法是将综合用户偏好模型与BP神经网络相结合，通过分析用户对产品特征的偏好程度，训练神经网络以预测用户对未知产品的喜好。这包括对产品特征的提取，如使用关键词或数值表示，以及设计合适的算法来整合这些信息，形成用户的偏好模型。他们还通过 Movielens 数据库进行了实证研究，验证了这种方法的有效性。 此外，文章对比了两种主流的个性化推荐算法：基于协同过滤技术和基于内容的推荐算法，指出各自的优缺点，并提及了混合推荐算法的尝试，即融合这两种方法的优点，以提高推荐的准确性和覆盖率。最后，作者辛菊琴、蒋艳和舒少龙分别来自上海理工大学管理学院和同济大学电子与信息工程学院，他们的研究旨在推动个性化推荐技术在实际应用中的进步。 这篇论文深入研究了个性化推荐的理论基础和技术细节，特别是如何利用用户偏好模型和BP神经网络优化基于内容的推荐策略，以提升用户体验和电商系统的效率。