计算机应用研究

作者：齐德法,徐连诚,朱振方,

单位：1.山东师范大学信息科学与工程学院,济南250358；2.山东交通学院信息科学与电气工程学院,济南250357；

关键词：协同过滤,冷启动,XGBoost,推荐系统,

基金：国家自然科学基金资助项目(61373148)；国家自然科学基金青年基金资助项目(61502151)；山东省社科规划项目(16CXWJ01,17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30)；山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FL010)；山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)；；

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。

来源：2020年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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