非线性组合的协同过滤推荐算法

• 作者: 刘芳先 姚文伟 姜波 张智斌 李国
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 协同过滤 用户特征 项目属性 时间权限
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 3063-3067
• 分类号: TP301.6|TP391.3
• 字数: 6873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03063

摘要

协同过滤是目前最流行的个性化推荐技术,但现有算法局限于用户项目评分矩阵,存在稀疏性、冷开始问题,邻居相似性只考虑用户共同评分项目,忽略项目属性、用户特征相关性；同等对待用户不同时间的兴趣偏好,缺乏实时性.针对这些问题,提出一种非线性组合的协同过滤算法,改进基于项目属性、用户特征的邻居相似性计算方法,获得更加准确的最近邻居集；初始预测评分填充矩阵,以增强其稠密性；最终预测评分增加时间权限,使用户最新兴趣权重最大.实验表明,该算法通过有效降低稀疏性、冷开始和实现实时推荐,提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智斌	昆明理工大学信息工程与自动化学院	24	128	8.0	10.0
2	刘芳先	广州城建职业学院信息工程系	5	24	2.0	4.0
3	李国	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	34	2.0	3.0
4	姜波	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	34	2.0	3.0
5	姚文伟	昆明理工大学信息工程与自动化学院	4	46	3.0	4.0