本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過(guò)濾�。� 參考：《情報(bào)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：協(xié)同過(guò)濾算法是網(wǎng)上推薦系統(tǒng)最常用的算法,但是傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法很難解決數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動(dòng)、用戶(hù)興趣變化等問(wèn)題。本文提出基于信任與用戶(hù)興趣變化的協(xié)同過(guò)濾改進(jìn)方法。該方法將信任引入到傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法中,構(gòu)建用戶(hù)信任模型,用信任的傳遞特性為用戶(hù)匹配更多鄰居用戶(hù),從而可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)稀疏性等問(wèn)題。隨著時(shí)間的變化,用戶(hù)的興趣也會(huì)發(fā)生變化,本文利用時(shí)間遺忘函數(shù)來(lái)模擬用戶(hù)的興趣變化。本算法綜合用戶(hù)相似度、用戶(hù)信任度及用戶(hù)興趣變化,為目標(biāo)用戶(hù)推薦項(xiàng)目。最后利用數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本方法的有效性。
[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.
【作者單位】： 大連海事大學(xué)管理科學(xué)與工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“支持協(xié)同創(chuàng)作的社會(huì)化媒體知識(shí)集成研究”(71571025)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

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10 宋緯華;田元;;基于蟻群算法的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)[J];農(nóng)業(yè)圖書(shū)情報(bào)學(xué)刊;2013年08期

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2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

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4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場(chǎng)景的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];中國(guó)系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)第五次全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨2006年全國(guó)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

5 李建國(guó);姚良超;湯庸;郭歡;;基于認(rèn)知度的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];第26屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（B輯）[C];2009年

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8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類(lèi)別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動(dòng)問(wèn)題的方法[A];第二十四屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集A輯一[C];2010年

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3 于程遠(yuǎn);基于QoS的Web服務(wù)推薦技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2015年

4 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

5 孔維梁;協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];華中師范大學(xué);2013年

6 夏培勇;個(gè)性化推薦技術(shù)中的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

7 趙向宇;Top-N協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2014年

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1 鄒騰飛;基于多特征融合的混合協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];西南大學(xué);2015年

2 于鈺雯;基于項(xiàng)目凝聚層次聚類(lèi)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];遼寧大學(xué);2015年

3 杜文剛;基于多屬性評(píng)分的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];遼寧大學(xué);2015年

4 高慧敏;融合占有度的時(shí)間遺忘協(xié)同過(guò)濾混合推薦算法研究[D];燕山大學(xué);2015年

5 蘇靖涵;面向SaaS多租戶(hù)的動(dòng)態(tài)推薦方法研究[D];遼寧大學(xué);2015年

6 徐曉妮;基于人工魚(yú)群算法的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究[D];遼寧大學(xué);2015年

7 羅培;移動(dòng)購(gòu)物導(dǎo)購(gòu)關(guān)鍵技術(shù)的研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

8 李婧;融合用戶(hù)差異度及信息熵的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[D];西安建筑科技大學(xué);2015年

9 樂(lè)柱;基于誤差反饋的協(xié)同過(guò)濾算法[D];華南理工大學(xué);2015年

10 馬兆才;基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];蘭州大學(xué);2015年

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