一种基于用户动态社交网络的协同过滤推荐方法

• 作者: 彭玉
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 动态社交网络 相似度 兴趣模式
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机工程应用技术
• 页码范围: 250-252
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 3847字
• 语种: 中文

摘要

电子商务推荐系统的发展与数据稀疏性,冷启动,可扩展性和隐私保护的研究密切相关,尽管许多研究人员提出了不同的改进推荐算法来解决这些问题,但仍有很大的提升空间.在复杂的社交网络中,我们可以充分利用用户的动态信息偏好,社会关系和历史记录信息来改善推荐系统的性能.基于此,本文提出了一种基于用户动态社交网络信息的新型推荐算法,解决了传统协同过滤算法中的冷启动问题,同时,由于考虑了用户偏好随时间的动态变化因素,改进的推荐方法准确度大大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭玉	四川托普信息技术职业学院经济管理系	10	64	2.0	8.0