改进邻居集合的个性化推荐算法

• 作者: 丛晓琪 刘枚莲 杨怀珍
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 邻居用户 时间权重
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.11.067

摘要

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一,但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合.针对此问题,提出一种改进邻居集合的个性化推荐算法.该算法赋予每项评分一个按时间逐步递减的权重,利用加权后的评分寻找目标用户的最近邻居.实验表明,改进的算法提高了推荐系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘枚莲	桂林电子科技大学管理学院	60	418	11.0	18.0
2	杨怀珍	桂林电子科技大学管理学院	74	616	14.0	20.0
3	丛晓琪	桂林电子科技大学管理学院	6	99	5.0	6.0