结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法

• 作者: 程磊 高茂庭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 LDA聚类 时间柱 概率加权 主题模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 160-166
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0191

摘要

针对协同过滤算法仅依赖评分矩阵产生预测,推荐准确度不高的问题,提出一种结合时间加权和LDA聚类的混合推荐算法.先构造时间柱模型,根据用户评分及时刻生成时间加权相似度,采用加权平均偏差法生成时间加权的预测评分;再对项目类型进行LDA聚类生成主题项目簇,经过概率转移生成LDA聚类的预测评分;最后通过调节因子确定两种评分的权重系数,从而线性加权生成最终评分.实验结果表明,新算法能够根据具体的近邻数目给出合理的推荐,提高推荐的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	程磊	上海海事大学信息工程学院	3	9	2.0	3.0