基于项目流行度的协同过滤TopN推荐算法

摘要：

为了提高推荐系统挖掘用户感兴趣的冷门项目的能力,提出一种改进的协同过滤推荐算法.在传统算法基础上考虑项目流行度的影响,将其作为权重因子引入到相似性计算和推荐过程中,以提高用户相似性计算的可靠性和冷门项目在最终的项目推荐过程中的影响力.典型数据集上的对比实验表明,该算法能够在保持甚至提高推荐准确度的前提下,有效挖掘到用户感兴趣的冷门项目.

关键词：推荐、协同过滤、冷门项目、项目流行度、权重

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目10901062;福建省高等学校杰出青年科研人才培育计划基金项目11FJPY01;福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划基金项目2012FJ-NCET-ZR01

在线出版日期：2013-11-18（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：3497-3501