一种基于子周期社区挖掘的电视节目推荐方法

• 作者: 廉飚 王莉 裴艳艳
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 共现行为 周期性 子社区挖掘 推荐系统
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 352-355
• 页数: 4页
• 分类号: TP182
• 语种: 中文

摘要

针对电视节目的互动性差、即时性要求较高,使得网络上通用的推荐电影、书籍的算法不适合电视节目的推荐这一现象,笔者根据用户观看电视的历史数据,得出用户观看电视的规律,根据当前时间生成推荐列表向用户推荐电视频道,提高电视节目的推荐效率.在真实的数据上做实验分析,并与其他主流推荐算法的命中率作对比,综合分析得出,本算法的推荐效果要高于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莉	太原理工大学计算机科学与技术学院	61	434	9.0	19.0
2	裴艳艳	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
3	廉飚	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0