基于用户兴趣的个性化推荐算法研究

• 作者: 孙克雷 陈安东
• 来源期刊: 安徽建筑大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 用户兴趣 协同过滤 时间窗 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11921/j.issn.2095-8382.2017015

摘要

针对协同过滤算法存在用户兴趣不易捕捉的问题,提出了一种基于用户兴趣偏移和项目自身属性特征的个性化推荐算法.利用滑动时间窗内项目属性和用户评分建立出用户兴趣偏爱因子,通过推荐项目自身属性特征给出用户对项目的偏爱度;最后结合项目偏爱度和协同过滤算法中预测评分产生推荐.实验结果表明,该算法准确反映出用户兴趣的偏移和项目自身属性特征,在推荐质量上也得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙克雷	安徽理工大学计算机科学与工程学院	23	98	5.0	9.0
2	陈安东	安徽理工大学计算机科学与工程学院	1	5	1.0	1.0