区分用户长短期兴趣的IBCF改进算法

• 作者: 余雪丽 孙静宇 李鲜花
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基于资源的协同过滤 用户长短期兴趣 兴趣识别方法 兴趣变化
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 35-38
• 分类号: TP311.9
• 字数: 4025字
• 语种: 中文

摘要

协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题,目前提出了许多改进算法,但它们均忽视了用户长短期兴趣对推荐的不同影响.针对这个问题,介绍了一种改进的长短期兴趣数据权重策略,它的关键是识别用户长期兴趣,为此提出了基于资源类别相似性和基于访问资源类别出现频率两种识别方法,并详细分析了这两种识别方法的优缺点.实验表明,将上述方法引入基于资源的协同过滤算法中,能提高推荐精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余雪丽	太原理工大学计算机与软件学院	106	793	15.0	23.0
2	孙静宇	太原理工大学计算机与软件学院	17	52	4.0	5.0