多样性数据推荐算法研究

• 作者: 严栋孜 胡玲 薛质
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多样性 推荐算法 可用性 可信度
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 140-144,148
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.08.035

摘要

大数据背景下,数据挖掘及信息推荐越来越普遍,但目前推荐系统主要集中在单一数据来源,忽视源数据的多样性.文中根据用户历史或当前操作对推荐数据的影响定义数据集的可用性,考虑数据间可用度的相互影响、用户对不同源数据集的偏好程度及偏好的周期变化,结合关联规则推荐和协同推荐算法的优点,提出多样性数据推荐算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛质	上海交通大学信息安全工程学院	274	1489	18.0	25.0
2	严栋孜	上海交通大学信息安全工程学院	3	6	1.0	2.0
3	胡玲	上海交通大学信息安全工程学院	6	12	3.0	3.0