结合评分可信度和动态时间加权的推荐算法

发布时间：2018-05-16 23:06

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《现代计算机(专业版)》2016年35期

【摘要】：为了解决电子商务推荐系统在推荐新项目方面的冷启动问题,同时提高用户与推荐项目的相似度,通过对比当前的推荐算法,提出一种结合可信度和动态时间加权的推荐算法。该算法引入用户评分可信度来计算用户和项目的相似性,将新项目推荐给可信度高的用户;分析用户兴趣、项目受欢迎度和时间的关系构造动态时间加权函数,将项目推荐给用户兴趣度高且项目受欢迎度高的用户。通过实验验证该算法与传统的基于用户的推荐UBCF算法相比能够提高近7%的推荐准确度,与基于项目的推荐IBCF算法相比能够提高近4.7%的推荐准确度,同时解决新项目推荐的冷启动问题。
[Abstract]:In order to solve the cold start problem of E-commerce recommendation system in recommending new items and improve the similarity between users and recommendation items, a new recommendation algorithm combining credibility and dynamic time weighting is proposed by comparing the current recommendation algorithms. The algorithm introduces user rating credibility to calculate the similarity between user and project, recommends new items to users with high credibility, analyzes user interest, the relationship between project popularity and time, and constructs a dynamic time weighting function. Recommend projects to users with high interest and high project popularity. The experimental results show that the proposed algorithm can improve the recommendation accuracy by nearly 7% compared with the traditional user-based recommendation UBCF algorithm, and it can improve the recommendation accuracy by nearly 4.7% compared with the project-based recommendation IBCF algorithm. At the same time, solve the cold start problem recommended by the new project.
【作者单位】： 新疆大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61562086、No.61462079、No.61363083、No.61262088)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1898801