基于用户兴趣变化的隐语义协同过滤算法

• 作者: 梁立 汪佩 甘健侯
• 来源期刊: 云南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 兴趣变化 动态时间窗口 概率隐语义分析
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学及应用
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7699/j.ynnu.ns-2017-051

摘要

协同过滤是推荐系统中广泛使用的算法.协同过滤模型没有考虑用户兴趣的动态变化,影响推荐质量.为提高推荐准确度,提出新的推荐算法——将基于动态时间窗口的协同过滤推荐与高斯概率隐语义模型结合,利用动态时间窗口捕捉用户的兴趣变化,并结合概率隐语义模型分析用户长期兴趣,进而为用户提供更准确的推荐.实验表明,该算法同其他协同过滤算法相比具有更高的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁立	云南师范大学信息学院民族教育信息化教育部重点实验室	75	313	10.0	15.0
2	甘健侯	云南师范大学信息学院民族教育信息化教育部重点实验室	43	262	9.0	14.0
3	汪佩	云南师范大学信息学院民族教育信息化教育部重点实验室	1	5	1.0	1.0