基于效用的个性化推荐方法

摘要：

当前的推荐方法未能从个性化效用角度评价推荐项目,因此用户需按自己的偏好,在推荐结果中进行再次筛选.针对该情况,提出一种基于效用的个性化推荐方法.该方法采用逼近于理想值的排序法(TOPSIS)作为衡量推荐对象效用的基本方法.为克服TOPSIS中静态权重设置的不足,采用可变精度粗糙集发现用户对属性的偏好.实验结果表明,该方法能为用户提供更好的个性化效用及准确性的推荐服务.

关键词：个性化推荐、多属性效用、变精度粗糙集、推荐服务

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市教育委员会科研创新基金资助项目11YZ256;上海市教育委员会重点学科建设基金资助项目S30504;上海电视大学基金资助项目JF1004;高等学校博士点基金资助项目20093120110008

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-51