基于流行度的非平衡热传导推荐算法研究

• 作者: 侯磊 刘建国 张博 胡兆龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 个性化推荐 非平衡热传导算法 产品流行度 二部分网络
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3235-3237
• 页数: 3页
• 分类号: TP181|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.11.007

摘要

互联网时代所产生的海量信息使用户难以找到自己感兴趣的内容，如何进行准确且个性化的信息过滤成为广泛探讨并且亟待解决的问题。从经典的热传导算法出发，考虑产品流行度对用户选择兴趣偏好的影响，提出非平衡热传导推荐算法，并且通过引入可调参数λ，对产品流行度的影响程度进行控制。结果表明，在最优值λopt时，对于 MovieLens 系统，准确率与召回率分别提高了228．2％和228．4％；而对于 Amazon 系统，准确率与召回率分别提高了162．7％和162．8％。该算法提高了推荐的效果，表明流行度在用户作选择的过程中起到了重要作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建国	上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心	63	401	7.0	19.0
2	张博	上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心	33	211	9.0	13.0
3	胡兆龙	北京师范大学系统科学院	2	3	1.0	1.0
4	侯磊	上海理工大学管理学院复杂系统科学研究中心	3	8	2.0	2.0