基于融合算法的交友推荐研究

【摘要】随着网络的飞速发展；交友网站大量涌现；为快节奏的单身男女提供了广阔的交友平台.本文在考虑现实交友的审美观、门当户对观的基础上；采用融合算法；融合了基于内容的Bayes推荐与基于用户的KNN协同过滤两种方法；构造了有效的评分排序模型；能够为用户推荐适合的交友对象.通过使用美国某大型交友网站的用户数据；验证了该模型的精度.经计算得出上述融合模型NDCG@20值高于单一方法精度；能有效地避免过拟合问题；提高了推荐精度.