针对现有推荐技术忽视了推荐结果总体多样性的问题

提出一种加入用户评分偏置的推荐系统排名模型.该模型通过交叉验证获取偏置调节参数

用以计算用户评分偏置

利用该偏置改进了传统模型中的用户阈值计算方法

从而保证总体多样性的提升效果可作用于全局用户.通过在阈值计算环节引入多样性调节因子

并结合多种排名算法

实现了总体多样性和精准度的精细控制.实验结果表明

相对于传统的基于经验取值的排名模型

所提模型在保证推荐精准度的同时

提高了推荐结果的总体多样性

可以方便地嵌入互动电视和电子商务等推荐系统

无需对原功能模块进行改动.