基于兴趣传播的用户相似性计算方法研究

• 作者: 印鉴 廖大强 邬依林 邹杜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据稀疏性 用户兴趣 直接传播 兴趣游走 兴趣偏好 协同过滤
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 95-100,104
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 9303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.021

摘要

针对传统的协同过滤算法中存在数据稀疏性和冷启动的不足，分析目前已有的解决方案，提出基于用户兴趣传播的协同过滤算法。在改进算法中可以让用户兴趣进行直接传播，使得用户兴趣游走以及更新，计算用户兴趣的分布矩阵从而获取用户兴趣的相似性，然后对上述过程通过算法描述其实现过程，最后对算法进行实验分析。在这个算法当中不仅解决用户的兴趣的相似性计算问题，又考虑到其他的邻居的用户对于目标用户兴趣偏好的影响，在数据稀疏性的情况下保证了算法的有效性，在一定程度上提高了性能。仿真实验表明，算法的性能具有可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印鉴	中山大学信息科学与技术学院	117	2906	26.0	51.0
2	邬依林	广东第二师范学院计算机科学系	58	169	7.0	10.0
3	廖大强		12	97	5.0	9.0
4	邹杜	华南理工大学广东省计算机网络重点实验室	13	64	5.0	7.0