一种基于概念格的用户兴趣预测方法

• 作者: 冯博琴 李燕 潘善亮 茅琴娇
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协作过滤 概念格 个性化推荐 决策理论
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 159-163
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

传统协作过滤方法将用户所有属性不加区分地用于计算相似度寻找最近邻,推荐效果不太理想.本文提出了一种基于概念格的用户兴趣预测算法.首先,从用户访问日志中抽取用户资源访问的形式背景,构建该形式背景的概念格;其次,选择合适的滑动窗口来限定用户的当前访问内容,据此识别出用户当前的独立偏好;最后分别计算独立偏好对待排序文档的推荐效用,通过加权计算用户当前所有兴趣所反映的个性化资源偏好,进行用户兴趣预测.该方法分析了传统方法中没有考虑的文档独立性,从而有效地识别和划分用户偏好,符合用户之间仅仅在某一方面或者某一兴趣上相似、而并非所有兴趣都相似这一特点.实验采用真实的日志数据.结果表明:该方法能够有效地实现资源推荐,且可以减轻传统协作过滤方法的冷启动问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
2	茅琴娇	西安交通大学电子与信息工程学院	5	21	2.0	4.0
3	潘善亮	宁波大学计算机科学与技术学院	32	126	7.0	10.0
4	李燕	西安交通大学电子与信息工程学院	32	134	6.0	11.0