用动态贝叶斯网络构建协同过滤推荐的新方法

• 作者: 任大勇 张红梅 拓明福 赵永梅
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 协同过滤推荐 动态贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2012-2016
• 分类号: TP391.3
• 字数: 3880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.09.024

摘要

提出了一种基于动态贝叶斯网络的隐马尔可夫协同过滤推荐的新方法.基于隐马尔可夫模型的协同过滤方法模拟用户在浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合.在基于隐马尔可夫协同过滤推荐技术的基础上,构造基于DBN的推荐模型.当有新类型的数据加入时,用此模型来更新推荐模型.实验表明,此方法具有较高的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红梅	空军工程大学理学院	44	322	8.0	16.0
2	任大勇		33	104	6.0	9.0
3	拓明福	空军工程大学理学院	14	28	3.0	4.0
4	赵永梅	空军工程大学理学院	14	25	3.0	4.0