基于用户情境和时序多样性的协同过滤优化算法

发布时间：2018-04-03 20:47

  本文选题：协同过滤　切入点：时序多样性　出处：《西北大学学报(自然科学版)》2017年06期

【摘要】：目前针对协同过滤算法的主要研究工作集中在如何更准确地预测用户对未知商品的评分,然而衡量推荐质量的标准并不限于预测准确率,推荐列表的多样性也是诸多衡量因素之一。该文将用户情境引入到传统协同过滤推荐算法中,在评分预测阶段考虑用户所处的内部情境,对预测评分进行加权,以保证推荐结果符合用户偏好;在生成推荐阶段,基于外部情境对推荐候选项加权重排,提高推荐列表的时序多样性。实验结果表明,与其他多样性优化方法相比,基于用户情境的方法在保持推荐准确率的同时,能够有效提高系统推荐结果的时序多样性。
[Abstract]:At present, the main research work of collaborative filtering algorithm focuses on how to predict users' score of unknown goods more accurately. However, the standard of quality of recommendation is not limited to the accuracy of prediction.The diversity of recommendation lists is also one of many measures.Based on the external situation, the recommended candidates are weighted and rearranged to improve the temporal diversity of recommendation list.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家科技支撑计划课题基金资助项目(2013BAH49F02)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1706848