融合推荐潜力的个性化趋势预测的混合推荐模型

• 作者: 倪友聪 杜欣 肖如良 蔡声镇 陈洪涛 龚平
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 混合推荐 推荐潜力 个性化 趋势预测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 218-221
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 5265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0218

摘要

预测用户对物品的行为中,准确的物品推荐是推荐系统的困难问题.为了提高推荐系统的推荐精度,引入物品的推荐潜力,提出一种新颖的融合物品推荐潜力的个性化混合推荐模型.首先根据最近短时间段和最近长时间段的物品访问率计算趋势动量,然后利用趋势动量计算出当前物品的推荐潜力值,最后将物品推荐潜力值融入到个性化推荐模型中得到混合推荐模型.实验证明,融合了物品推荐潜力值的个性化趋势预测,能较大地提高推荐系统的推荐精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡声镇	福建师范大学软件学院	73	596	13.0	20.0
2	杜欣	福建师范大学软件学院	24	71	4.0	7.0
3	倪友聪	福建师范大学软件学院	26	56	4.0	6.0
4	肖如良	福建师范大学软件学院	29	154	7.0	11.0
5	陈洪涛	福建师范大学软件学院	6	53	4.0	6.0
6	龚平	福建师范大学软件学院	5	20	2.0	4.0