基于多权重相似度的随机漫步推荐算法

• 作者: 吴和成 姜允志 赵应丁 邹洋
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 推荐算法 万有引力 随机漫步算法 个性化推荐
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3267-3270,3296
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0275

摘要

在传统个性化推荐算法的基础上,提出了一种基于多权重相似度的随机漫步推荐算法.为了解决传统协同过滤算法中忽略社交网络、热门项目以及共同评分项目之间影响等问题,通过引入万有引力公式计算社交网络中的用户相似度,并对传统协同过滤算法中的相似度进行改进,采用权重因子结合这两者相似度,最后开拓性地结合随机漫步算法进行商品推荐.实验结果表明,提出算法具有比其他推荐算法更好的推荐性能.