融合协同过滤的XGBoost推荐算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》

齐德法 徐连诚 朱振方

摘要： 在推荐系统中，针对用户的冷启动问题，提出一种融合协同过滤的XGBoost推荐算法。根据基于用户相似度的协同过滤推荐算法进行粗粒度召回，得到部分用户的召回集，使用XGBoost算法对召回集中的项目进行预测。对于存在冷启动问题的用户，直接使用XGBoost算法对候选集中的项目进行预测。该算法采用CCIR2018个性化推荐评测的在线评测数据集，并将推荐结果投放到知乎提供的线上平台进行评测。评测结果表明，该算法可以地解决用户的冷启动问题，具有很高的执行效率，准确度高，在线上评测中取得显著的推荐效果，并获得三等奖。

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