一种改进的混合推荐算法

• 作者: 刘建国 宋文君 郭强
• 来源期刊: 上海理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合推荐算法 时间窗口 用户-产品二部分网络
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 327-331
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 3597字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13255/j.cnki.jusst.2015.04.005

摘要

基于用户的近期行为能够更好地反映其潜在的兴趣偏好的思想，提出了一种基于有限时间窗口的改进混合推荐算法．在标准数据集 Netflix 上的实验结果表明，只采用大约31．11％的用户近期历史记录，所得到的推荐结果准确性可以平均提高4．22％，而推荐列表多样性可以提高13．74％．另外还发现新提出的算法适用于不同活跃程度的用户，这可以极大地降低大规模数据所引发的计算复杂性问题．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建国	上海理工大学管理学院复杂科学研究中心	63	401	7.0	19.0
2	郭强	上海理工大学管理学院复杂科学研究中心	55	568	8.0	23.0
3	宋文君	上海理工大学管理学院复杂科学研究中心	3	23	2.0	3.0