一种改进的协同过滤算法研究——以电影推荐系统为例

• 作者: 崔立新 张娇娇 李依玲 金丹
• 来源期刊: 国际商务-对外经济贸易大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤算法 情感分析 LDA主题模型 兴趣迁移
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 管理学
• 页码范围: 128-141
• 页数: 14页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

互联网上信息资源的爆炸式增长,给用户带来了信息过载问题,不明确的用户需求更是对搜索引擎提出了更大的挑战.个性化推荐系统实现了用户和信息资源的紧密连接.目前,协同过滤算法是个性化推荐系统中使用最广泛的算法.然而随着用户数量和信息资源的不断骤增,数据不可靠、稀疏性以及及时性等问题严重影响着推荐系统的推荐质量.因此,基于现有协同过滤技术在时间和空间的维度上对传统算法从三方面进行了改进:在空间上构造情感得分矩阵并结合评分矩阵以缓解用户主观评分不可靠问题;在时间上引入时间权重因子模拟用户的兴趣迁移以缓解数据稀疏性和及时性问题;结合用户兴趣分布相似度和评分相似度来进一步保证推荐质量.同时,以电影推荐系统为例验证改进协同过滤算法的推荐质量,结果表明,相较于传统算法,改进的算法其推荐效果更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金丹	北京理工大学管理与经济学院	9	31	3.0	5.0
2	崔立新	北京理工大学管理与经济学院	21	132	4.0	11.0
3	张娇娇	北京理工大学管理与经济学院	1	0	0.0	0.0
4	李依玲	北京理工大学管理与经济学院	2	0	0.0	0.0