摘要
近年来，随着计算机和网络技术的蓬勃发展，互联网信息超载现象日趋严重，海量的信息、数据让用户无法有效捕捉获取自己需要的信息。目前，推荐系统作为解决信息超载，帮助用户获取信息的有效工具，已经在诸多领域获得了快速发展并取得了卓越成就。同时，随着web2.0时代的到来，基于标签的推荐算法渐渐被研究者广泛关注。但是，传统的标签推荐算法存在着数据稀疏、冷启动等导致推荐不准确的问题。 为了解决推荐系统冷启动，提高推荐准确度，本文基于word2Vec技术，训练获得词向量来计算物品的文本相似度，以此来表征物品在内容上的相似性，通过此相似度改进现有的推荐算法，提出一种综合考虑用户行为和物品内容两个方面的混合推荐算法。本文首先从推荐系统的相关理论入手，介绍组成推荐系统的各个模块、推荐系统评测方法以及推荐系统应用，接着阐述了标签的概念、标签在推荐系统中的意义，以及目前常用的标签推荐算法。然后介绍了word2Vec技术的相关原理，word2Vec作为一种训练词向量来表征文本语义的有效工具，可以帮助我们理解、处理许多自然语言处理相关的问题。本文借助word2Vec工具训练词向量并提出文本相似度概念，用该相似度表征物品内容上的相关性，进而基于此相似度改进现有的推荐算法，该算法一方面改善推荐系统物品启动问题，另一方面过滤打压内容相似度低的物品，提高推荐准确度。最后，通过仿真实验，从多个评测指标验证了改进算法的有效性。
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