一种基于时间特性的二部图推荐算法

摘要：

随着互联网的发展,大量商品信息不断涌现,从而产生了信息过载问题.推荐系统作为解决此间题的有效手段,近年来得到快速发展.现存方法大多以用户行为和商品内容相似性为基础,利用用户购买记录和商品描述信息来产生推荐结果.事实上,用户的购买行为与时间也有着密切的联系.例如,最近购买的商品往往更能体现用户的当前兴趣.因此,在传统基于相似性推荐的基础上,本文提出一种基于时间特性的二部图推荐方法,通过调整初始资源权重分布体现用户兴趣随时间的变化趋势.实验证明,本文提出的方法在面向时间的Top-N命中率上有较大幅度提升.本文工作不仅对现有推荐算法的效果提高具有实际意义,对推荐系统在真实商业环境中的应用也有很大促进作用.

关键词：推荐系统、时间特性、二部图、资源分配

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61103109,11105024,61003231;中央高校基本科研业务费基金资助项目ZYGX2011J057,ZYGX2012J071,ZYGX2012J085;四川省科技基金资助项目2010HH0002,2011GZ0106,20112Z0001,2012RZ0002,2012RZ0003;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20120185120017

在线出版日期：2013-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：81-86