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题名在推荐系统中利用时间因素的方法
被引量：8
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作者
范家兵
王鹏
周渭博
燕京京
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机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
成都信息工程学院软件工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期1324-1327,1378,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60702075)
广东省科技厅高新技术产业化科技攻关项目(2011B010200007)
+2 种基金
四川省青年科学基金资助项目(09ZQ026-068)
成都市科技局创新发展战略研究项目(11RXYB016ZF)
四川省科技创新苗子工程项目(2014-063)
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文摘
针对传统推荐算法忽略时间因素的问题,根据个体用户短期行为的相似性,利用时间衰减函数计算项目间相关关系,提出基于用户兴趣的项目关联度;将其用于项目相似度的计算,提出基于用户兴趣的项目相似度;同时基于项目关联度对ItemRank算法进行改进,提出一种结合时间因素的TItemRank算法。实验结果表明,利用项目关联度对推荐算法进行改进时,在推荐项目数较少的情况下能够明显地改善推荐效果。特别地,在推荐项目数为20时,基于用户兴趣的项目相似度相比余弦相似度和Jaccard相似度,推荐准确率分别提高了21.9%、6.7%;在推荐项目数为5时,TItemRank算法相比ItemRank算法推荐准确率提高2.9%。
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关键词
协同过滤
项目关联度
项目相似度
兴趣衰减
itemrank
图模型
艾宾浩斯曲线
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Keywords
collaborative filtering
item correlation
item similarity
interest in attenuation
itemrank
graph model
Ebbinghaus curve
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种改进的协同过滤推荐算法
被引量：1
- 2
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作者
王茜
王艳明
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机构
重庆大学计算机学院
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出处
《现代计算机（中旬刊）》
2017年第5期8-13,共6页
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文摘
在协同过滤推荐系统中,商品被视为特征,用户提供他们对购买的商品的评分。通过对用户评分的学习,推荐系统可以向用户推荐他们可能需要的产品。然而电子商务通常有相当多的产品,如果在推荐前要对每一个商品都进行考虑,推荐系统将是非常低效的。提出一种改进的ItemRank方法,应用自构建聚类算法来减少商品数量相关的维度,然后直接在聚类上运行推荐算法。最后,对推荐聚类进行变换得到推荐商品列表推荐给不同的用户。所提出的方法在计算推荐商品时所需的时间大大减少。实验结果表明,在不影响推荐质量的前提下,推荐系统的效率得到了提高。
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关键词
协同过滤推荐系统
itemrank
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Keywords
Collaborative Filtering Recommender System
itemrank
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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