网络流量感知的个性化推荐算法设计  

作　　者：陈丽 

机构地区：[1]长江职业学院,湖北武汉430074

出　　处：《信息记录材料》2024年第6期176-178,共3页Information Recording Materials

基　　金：2022年中国高校产学研创新基金—山石网科网络安全项目“高职信息安全技术应用专业基于‘现代学徒制’培养模式的课程体系设计与资源开发研究与实践”(2022HS002)。

摘　　要：为提升个性化推荐系统准确性与用户满意度,设计了一种基于网络流量感知推荐算法。结合用户行为数据与实时网络流量分析方法,深入理解用户当前与长期兴趣模式。通过融合常规个性化推荐算法(如基于内容推荐算法、协同过滤算法),设计了一个创新融合推荐算法模型。该模型不仅整合了传统推荐机制,还引入了对用户网络行为深度分析。实验结果表明,与传统推荐算法相比,本算法在提高推荐相关性与用户满意度方面取得了显著成效,特别是在处理动态变化用户兴趣和大规模数据集时表现更为突出。

关 键 词：网络流量感知 个性化推荐算法 模型融合 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]