基于时间效应的多准则推荐算法

摘要：

近年来,推荐系统被广泛认为是解决"信息过载"及"信息迷航"的一个有效工具.多准则评分比单一整体评分具有更为丰富的用户个性化偏好信息,但传统的多准则推荐系统研究未考虑到用户兴趣漂移的情况.针对这一问题,本文将时间信息与基于用户的多准则协同过滤算法相结合,在多准则算法中引入基于遗忘规律的艾宾浩斯遗忘曲线拟合用户兴趣漂移,修正用户之间的相似度计算结果.实验结果表明,与传统的多准则协同过滤算法相比,本文提出的算法具有较高的准确度.

关键词：多准则、推荐系统、时间衰减

所属期刊栏目：14

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金71361012;江西省教育厅科技项目GJJ170344;江西财经大学2017年度研究生创新立项专项资金项目《基于多准则的组推荐算法研究》

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：161-163