基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型

• 作者: 任保宁 廉文娟 李玉军 梁永全 赵建立
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 用户兴趣模型 个性化推荐 动态权重更新 多维度 维度相似度 兴趣漂移
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: ?先进计算与数据处理?
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.09.009

摘要

面向个性化电影推荐领域，提出一种基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型。将电影分成演员、导演、类别、地区和时间5个维度，分别计算电影在这些维度上的相似度。采用归一化方法将电影之间的相似度转化为用户兴趣模型中的多维度权重，并应用TF-IDF算法计算各维度中特征词的权重，从而实现电影各维度权重及其特征词权重的动态更新。利用基于内容的推荐算法，在MovieLens数据集进行实验，结果表明，该模型具有较高的推荐准确率和召回率，并且能够发现用户对电影维度的偏好，解决用户兴趣漂移问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁永全	山东科技大学信息科学与工程学院	82	678	15.0	21.0
2	廉文娟	山东科技大学信息科学与工程学院	11	86	5.0	9.0
3	赵建立	山东科技大学信息科学与工程学院	6	72	6.0	6.0
4	李玉军	海信集团有限公司数字多媒体技术国家重点实验室	5	43	4.0	5.0
5	任保宁	山东科技大学信息科学与工程学院	1	16	1.0	1.0