基于时间衰减和用户相似权重的推荐算法
刘冬冬
王红
1.山东师范大学信息科学与工程学院 山东济南250014;山东省分布式计算软件新技术重点实验室 山东济南2500142.山东师范大学信息科学与工程学院 山东济南250014;山东省分布式计算软件新技术重点实验室 山东济南250014
摘要：基于二部图网络结构的推荐算法(NBI)是解决用户-项目推荐一个很好的方式,将用户能够赋予节点的资源值,均匀的分配到与它相邻的对象节点.基于时间衰减和用户相似权重的推荐算法(TUserCF)对原二部图网络结构算法进行了改进,把推荐算法中用户选择对象的时间因素考虑进去,在节点之间资源分配过程中,并不是将相邻节点的资源等分给相邻节点,而是根据用户选择对象的时间以及用户与用户间的相似度对分配系数加以调整,最后将拥有更多资源值并且具有时效性的评分更高的对象优先列入推荐列袁推荐给用户.通过在数据集上的实验表明,这种基于时间衰减和用户相似权重的推荐算法相比于其他算法,显著提高了平均准确率,降低了召回率.这说明该算法能显著提高推荐列袁中被推荐对象的准确性,因此具有很强的应用价值.
关键词：二部图网络结构推荐算法时间衰减资源分配用户相似度
资助基金：国家自然科学基金(61373149)国家自然科学基金(61472233)山东省科技计划(2014GGB01617)山东省精品课程建设项目(2012BK294)山东省精品课程建设项目(2013BK399)山东省精品课程建设项目(2013BK402)山东省教育科学规划课题(ZK1437B010)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 53-58 )
英文信息