一种基于改进置信度传播的个性化推荐算法?

• 作者: 孙育红 龚安
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 置信度传播算法 结点置信度 自适应大小区域
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 2137-2140,2195
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.09.006

摘要

基于RWR的方法作为一种TOP-N推荐解决了传统推荐算法遇到的大多数问题,但它只考虑了均匀结点,并且在矩阵分解时需要极大的空间代价.若将置信度传播算法引入则不会存在这些问题,然而传统置信度传播算法用全局结点来计算目标结点置信度,时间复杂度较大,因此,提出将置信度传播算法改进优化后应用于个性化推荐算法中,以用户和项目为两个结点集合,通过自适应大小区域内的结点计算目标结点的置信度,根据最终结点置信度推荐相应项目给目标用户.通过与传统置信度传播算法的对比实验,得到了在最优精度下的相应参数设置,然后与基于RWR的方法和基于项目的协同过滤算法进行比较,实验结果表明,提出的算法要优于上述算法.