基于信任与用户兴趣变化的协同过滤方法研究

发布时间：2018-06-26 09:39

  本文选题：推荐系统 + 协同过滤　； 参考：《情报学报》2017年02期

【摘要】：协同过滤算法是网上推荐系统最常用的算法,但是传统的协同过滤算法很难解决数据稀疏、冷启动、用户兴趣变化等问题。本文提出基于信任与用户兴趣变化的协同过滤改进方法。该方法将信任引入到传统协同过滤算法中,构建用户信任模型,用信任的传递特性为用户匹配更多邻居用户,从而可以在一定程度上缓解数据稀疏性等问题。随着时间的变化,用户的兴趣也会发生变化,本文利用时间遗忘函数来模拟用户的兴趣变化。本算法综合用户相似度、用户信任度及用户兴趣变化,为目标用户推荐项目。最后利用数据实验验证本方法的有效性。
[Abstract]:Collaborative filtering algorithm is the most commonly used algorithm in online recommendation system, but the traditional collaborative filtering algorithm is difficult to solve the problems such as data sparse, cold start, user interest change and so on. In this paper, an improved collaborative filtering method based on trust and user interest change is proposed. This method introduces trust into the traditional collaborative filtering algorithm, constructs the user trust model, and matches more neighbor users with the transfer characteristics of trust, so as to alleviate the problem of data sparsity to a certain extent. With the change of time, the interest of users will change. In this paper, the time forgetting function is used to simulate the change of interest of users. This algorithm integrates user similarity, user trust and user interest changes, and recommends items for target users. Finally, the validity of this method is verified by data experiments.
【作者单位】： 大连海事大学管理科学与工程系;
【基金】：国家自然科学基金面上项目“支持协同创作的社会化媒体知识集成研究”(71571025)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2069950