个性化信息推荐和搜索引擎是不一样的,搜索

　　个性化信息推荐和搜索引擎是不一样的,搜索

　　[摘要]：随着互联网的飞速发展，给人们的生活带来了翻天覆地的变化，人们进入了无所不在的信息时代。人们可以通过互联网获得大量信息。但是，由于信息量过大，也带来了一些负面影响。搜索引擎技术虽然满足了一些人的需求，但它要求用户主动搜索信息。当用户尝试使用搜索引擎搜索信息时，传统的信息检索技术会将用户返回到收录查询关键字的网页。结果页面可能会有很多不相关的内容，会遗漏一些重要的关键页面。人们如何从信息的海洋中找到符合自身需求的有用信息并实现智能推荐成为研究的关键。于是，信息推荐系统应运而生。推荐系统的目的是在信息消费者和信息生产者之间架起一座桥梁。信息消费者可以通过信息推荐技术找到对自己有用的信息。信息生产者通过分析信息消费者的数据，向消费者表达自己的感受。兴趣信息。个性化信息推荐不同于搜索引擎。搜索引擎是被动推荐，而个性化信息推荐需要研究用户的信息特征，是主动推荐。信息推荐系统的核心是推荐算法。本文首先介绍了现有的各种推荐算法的实现原理，包括基于人口统计的推荐算法、基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和混合推荐算法，并分析了它们的优缺点。详细介绍了Slop One算法。 Slop One算法的本质是一种协同过滤算法。该算法因其易于实现和易于理解而受到广泛关注。 SlopOne算法通过计算评分项之间的差异来实现推荐，但由于算法只考虑评分项之间的关系，没有考虑用户之间的相似性，限制了算法推荐的准确性。 因此，本文在原有的加权Slop One算法上考虑了用户的相似性，将改进后的算法称为融合用户因素的Slop One算法。本文在MovieLens数据集上比较了改进的Slop One算法与用户因素以及传统的Slop One算法。实验结果表明，具有用户因素的Slop One算法的平均绝对误差值高于传统的Slop One算法。该算法的价值较小，证明了综合用户因素的Slop On e算法的有效性和可行性。另外在文章末实现了一个简单的电影推荐系统模型，实现了其核心推荐功能。