基于协同过滤的多节点信息资源分配推荐算法

摘要：

针对目前算法在多节点信息资源分配推荐时,未对多节点信息资源进行相似性计算,导致多节点信息资源分配时间长,信息资源分配正确率和推荐列表覆盖率较低的问题,提出基于协同过滤的多节点信息资源分配推荐算法.采用协同过滤算法,整合处理节点信息资源,构建信息数据评分模型,运用评分模型,查找节点信息数据的最近邻居集进行预测评分,利用相似性计算,完成多节点信息分类.根据二部图网络结构,资源分配分类节点信息,生成推荐列表并对用户进行推荐.实验结果表明,所提算法的信息资源分配正确率较高,能够有效缩短多节点信息资源分配时间,提高推荐列表覆盖率.

关键词：协同过滤、最近邻居集、评价预测、信息资源分配、二部图

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育科学十三五规划课题项目20YB213

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：419-423