结合评分可信度和动态时间加权的推荐算法

• 作者: 钱育蓉 黄兰
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 可信度 时间加权
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 13-19
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.13

摘要

为了解决电子商务推荐系统在推荐新项目方面的冷启动问题，同时提高用户与推荐项目的相似度，通过对比当前的推荐算法，提出一种结合可信度和动态时间加权的推荐算法。该算法引入用户评分可信度来计算用户和项目的相似性，将新项目推荐给可信度高的用户；分析用户兴趣、项目受欢迎度和时间的关系构造动态时间加权函数，将项目推荐给用户兴趣度高且项目受欢迎度高的用户。通过实验验证该算法与传统的基于用户的推荐UBCF算法相比能够提高近7％的推荐准确度，与基于项目的推荐IBCF算法相比能够提高近4．7％的推荐准确度．同时解决新项目推荐的冷启动问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱育蓉	新疆大学软件学院	85	510	13.0	20.0
2	黄兰	新疆大学软件学院	4	21	2.0	4.0