基于加权Slope One的协同过滤个性化推荐算法

摘要：

针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程.针对Slope One算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方面的问题,提出了基于用户兴趣遗忘函数和用户最近邻居筛选策略的改进方案,以期提高推荐的质量,同时采用MovieLens数据集进行了实验验证.实验对比结果佐证了该算法确实提高了推荐准确度并且减少了响应时间.

关键词：推荐算法、协同过滤、邻居选择、用户兴趣遗忘函数

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家科技支撑计划资助项目2014BAH24F04;国家社科基金资助项目15CGL031;中央高校基本科研业务费资助项目3132016306

在线出版日期：2017-08-16（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：2264-2268