基于加权Slope One的协同过滤个性化推荐算法

• 作者: 李墨 李桃迎 李鹏辉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 推荐算法 协同过滤 邻居选择 用户兴趣遗忘函数
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2264-2268
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.005

摘要

针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程.针对Slope One算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方面的问题,提出了基于用户兴趣遗忘函数和用户最近邻居筛选策略的改进方案,以期提高推荐的质量,同时采用MovieLens数据集进行了实验验证.实验对比结果佐证了该算法确实提高了推荐准确度并且减少了响应时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李桃迎	大连海事大学交通运输管理学院	37	528	11.0	22.0
2	李墨	大连海事大学交通运输管理学院	1	18	1.0	1.0
3	李鹏辉	大连海事大学交通运输管理学院	1	18	1.0	1.0