一种基于时间特性的二部图推荐算法

• 作者: 丁建勇 傅彦 周俊临 孔祥迎
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 时间特性 二部图 资源分配
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 81-86
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 3393字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网的发展,大量商品信息不断涌现,从而产生了信息过载问题.推荐系统作为解决此间题的有效手段,近年来得到快速发展.现存方法大多以用户行为和商品内容相似性为基础,利用用户购买记录和商品描述信息来产生推荐结果.事实上,用户的购买行为与时间也有着密切的联系.例如,最近购买的商品往往更能体现用户的当前兴趣.因此,在传统基于相似性推荐的基础上,本文提出一种基于时间特性的二部图推荐方法,通过调整初始资源权重分布体现用户兴趣随时间的变化趋势.实验证明,本文提出的方法在面向时间的Top-N命中率上有较大幅度提升.本文工作不仅对现有推荐算法的效果提高具有实际意义,对推荐系统在真实商业环境中的应用也有很大促进作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅彦	电子科技大学互联网科学中心	66	695	14.0	22.0
2	周俊临	电子科技大学互联网科学中心	14	73	5.0	7.0
3	孔祥迎	电子科技大学互联网科学中心	1	4	1.0	1.0
4	丁建勇	电子科技大学互联网科学中心	1	4	1.0	1.0