基于特征增益与多级优化的协同过滤个性化推荐算法

作者：马胡双; 石永革; 高胜保

来源：科学技术与工程, 2016, 16(21): 272-277.

• 业务套餐推荐
• 协同过滤
• 特征增益
• 多级优化
• 概率主题模型

基于混合策略个性化推荐的思想,为进一步提升业务套餐型产品的个性化推荐的准确性,提出了基于特征增益与多级优化的协同过滤推荐算法(FACCF);其中融合了消费数据的时域特征、空域特征、消费倾向以及套餐特征。该算法首先基于客户的时域、空域行为特征,构建了CTAP概率主题模型实现协同过滤;其次,将过滤后的新特征、套餐主题与套餐特征结合进行优化;最后,基于贝叶斯网络对客户群体的消费倾向进行聚类分析,形成二次优化,获得个性化推荐列表。使用电信真实用户数据实证分析的结果表明,FACCF算法能够更准确地预测客户消费意愿。

• 单位
  中国电信股份有限公司江西分公司; 南昌大学信息工程学院