面向在线社区用户的群体推荐算法研究

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 群体推荐 在线社区 差异度 互动
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 696-699
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.03.013

摘要

结合现有两种主要群体推荐算法的优势，建立新的算法框架，并引入差异度因素对模型进行优化。另外，考虑到在线社区用户的特点，定义互动度指标来描述群体成员间的互动程度，通过分析其与推荐精度之间的关系，探讨互动度对群体推荐的影响。选取豆瓣网数据进行实验，并与传统方法进行比较，结果表明，融入差异度的算法具有更好的推荐效果，且有效的互动机制能够保证较高的推荐精度。