基于记忆效应的协同过滤推荐算法

• 作者: 杨福萍 王洪国 董树霞 赵学臣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 记忆效应 记忆元 兴趣偏好 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.23.015

摘要

针对传统协同过滤算法无法及时反映用户兴趣变化的情况,将人脑的记忆和遗忘特性引入到个性化推荐中,提出基于记忆效应的协同过滤推荐算法.利用短时记忆体现用户近期兴趣变化,应用长时记忆强调用户早期兴趣的重要性,给出将短时记忆和长时记忆相结合的调和记忆,使推荐系统可以自适应地跟踪用户兴趣变化.实验结果表明,与CF算法、SCF算法和AUICF算法相比,该算法的推荐精度更高、收敛速度更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪国	山东师范大学信息科学与工程学院	44	455	13.0	19.0
2	杨福萍	山东师范大学信息科学与工程学院	3	47	3.0	3.0
6	董树霞		6	42	3.0	6.0
7	赵学臣	山东师范大学信息科学与工程学院	9	74	5.0	8.0