结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法

摘要：

网络结构推荐算法在资源分配过程中，仅判断用户是否选择过项目，未考虑用户显式偏好对资源分配的影响，导致推荐项目单一，为此提出一种结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法。在二部图网络结构推荐的基础上，引入用户显式评分，采用最大最小值方法标准化用户不同评分作为网络结构的权值，在资源分配过程中综合考虑项目的度以及用户间相似性对资源分配的影响。实验结果表明，该算法与其它算法相比明显提高了平均排序值（ranking score）和海明距离，提高了推荐的准确性和多样性。

关键词：二部图网络结构、用户偏好、项目度、相似性、最大最小值方法

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-22（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：814-818