融合标签特征和时间上下文的协同过滤推荐算法

摘要：

推荐系统是解决信息过载问题的有效方法,而协同过滤通过挖掘用户行为信息来预测用户偏好,是现今广泛应用的推荐方法.但传统的协同过滤算法存在数据稀疏,推荐精度不高的问题.而标签信息能够丰富用户(资源)之间的联系,从而提高推荐精度.通过标签信息来构造用户和资源的特征矩阵,进一步融合到基于邻域的协同过滤推荐算法中,预测用户对资源的评分.同时考虑了用户评分的时间上下文影响,降低预测误差.在真实的数据集上验证,该推荐算法与传统协同过滤算法相比,有效的预测用户评分,提高推荐精度.

关键词：协同过滤、标签特征、时间上下文

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目2010BSE14022

在线出版日期：2016-10-25（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：48-52