基于BP神经网络的情境化信息推荐服务研究

随着移动互联网的发展,个性化信息推荐研究逐渐开始将用户情境作为信息推荐中重要的影响因素,但目前的研究多数是停留在如何将用户在不同情境下的资源偏好融入到推荐系统中,缺少对不同情境中各个要素对信息推荐的影响研究。由此,本文建立了结合情境的用户偏好模型,提出运用BP神经网络方法来预测不同情境下的用户对资源类别的偏好,同时结合项目协同过滤算法来实现精准的个性化信息推荐。最后将试验结果与传统的项目协同过滤算法对比,推荐准确率有了提高。