基于多种偏置项融合时间信息的协同过滤算法

• 作者: 李明秀 王淑军 贾如 陈立荣
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 偏置项 协同过滤 时间因素 Sigmoid函数 流行度函数
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 17-21,12
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 7787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2019.06.005

摘要

协同过滤算法是实现推荐系统最重要的技术之一.随着时间的推移,用户对物品的偏好会不断地发生变化,物品自身的流行度也会随时间不断地发生变化.目前常用的推荐算法如基于邻域的协同过滤算法itemCF、userCF和隐语义模型算法FunkSVD、BiasSVD、SVD++都没有考虑到时间因素对推荐系统推荐质量的影响.而时间信息是一种非常重要的上下文信息,应该在算法中加以利用.本文使用Sigmoid函数和流行度函数将时间因素融入到了BiasSVD算法中,成功的设计出了一个融合时间信息的新算法Time-BiasSVD.在MovieLens数据集上的验证结果表明:该算法与已有协同过滤算法,以及融合时间信息的算法timeSVD++相比,能更准确地预测用户实际评分,提高推荐系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾如	内蒙古大学计算机学院	4	7	1.0	2.0
2	陈立荣	内蒙古大学计算机学院	2	3	1.0	1.0
3	李明秀	内蒙古大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
4	王淑军	天津大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0