基于大学生偏好多变特征的协同过滤算法

摘要：

大学生作为网上消费的主体之一,相比其他消费群体,更具备消费偏好多变性特征.提出一种基于大学生偏好多变特征的协同过滤算法,针对大学生的多变性消费特征,通过建立相似性矩阵生成近邻集合,然后引入时间权重因子,模拟用户不同时期的兴趣变化,并有效地将用户兴趣变化引入到协同过滤算法中.实验证明,在原有评分信息过滤算法的基础上,引入时间权重因子,能较好地预测用户消费喜好的动态变化,提高系统推荐质量,从而有效提高稀疏数据协同过滤的准确性.

关键词：多变、特征、权重

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技创新战略专项资金项目;广东省高职教育教学改革项目;广东省哲学社会科学规划项目;顺德职业技术学院教学改革与研究项目

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：144-146,150