基于改进BP神经网络的个性化推荐算法研究

• 作者: 温荷 罗频捷
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐算法 改进BP神经网络 混合推荐系统 用户相似度 动量因子
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2016.01.09

摘要

个性化推荐是根据用户的喜好向用户推荐个性化的产品、信息或服务等,在大数据时代能有效地解决信息过载的问题.提出基于改进BP神经网络的个性化推荐算法,研究了如何建立混合推荐模型,采用BP神经网络训练提高算法中用户相似度计算的准确性.在真实数据集上的实验结果表明,该算法能有效减小用户相识度计算偏差,提高用户个性化推荐的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗频捷	成都东软学院实验管理中心	13	59	5.0	7.0
2	温荷	成都东软学院计算机科学与技术系	16	70	5.0	8.0