适应用户兴趣变化的指数遗忘协同过滤算法

摘要：

协同过滤是目前推荐系统中最为成功的推荐技术,但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣的变化.针对上述问题,从艾宾浩斯记忆遗忘规律得到启发,提出一种基于资源相似度的协同过滤算法,利用基于指数遗忘的数据权重来逐步减小资源相似度的权重.实验结果表明,该算法显著提高推荐系统的推荐质量.

关键词：协同过滤、推荐算法、用户兴趣、指数遗忘

所属期刊栏目：47

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西科学基金资助项目桂科自0832059

在线出版日期：2011-07-11（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：154-156