【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,大量商品信息不斷涌現(xiàn),從而產(chǎn)生了信息過載問題。推薦系統(tǒng)作為解決此問題的有效手段,近年來得到快速發(fā)展�，F(xiàn)存方法大多以用戶行為和商品內(nèi)容相似性為基礎(chǔ),利用用戶購買記錄和商品描述信息來產(chǎn)生推薦結(jié)果。事實(shí)上,用戶的購買行為與時間也有著密切的聯(lián)系。例如,最近購買的商品往往更能體現(xiàn)用戶的當(dāng)前興趣。因此,在傳統(tǒng)基于相似性推薦的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于時間特性的二部圖推薦方法,通過調(diào)整初始資源權(quán)重分布體現(xiàn)用戶興趣隨時間的變化趨勢。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法在面向時間的Top-N命中率上有較大幅度提升。本文工作不僅對現(xiàn)有推薦算法的效果提高具有實(shí)際意義,對推薦系統(tǒng)在真實(shí)商業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用也有很大促進(jìn)作用。
[Abstract]:With the development of the Internet, a large number of commodity information has been emerging, resulting in the problem of information overload. As an effective means to solve this problem, recommendation system has been developed rapidly in recent years. Most of the existing methods are based on the similarity of user behavior and commodity content, and make use of user purchase records and product description information to produce recommendation results. In fact, the user's purchase behavior and time are also closely related. Recent purchases, for example, tend to better reflect the current interest of the user. Therefore, based on the traditional similarity recommendation, this paper proposes a bipartite graph recommendation method based on time characteristics, which reflects the trend of user interest with time by adjusting the initial resource weight distribution. Experimental results show that the proposed method can greatly improve the hit ratio of time oriented Top-N. The work of this paper not only has practical significance for improving the effect of existing recommendation algorithms, but also promotes the application of recommendation system in real business environment.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61103109,11105024,61003231) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)基金資助項目(ZYGX2011J057,ZYGX2012J071,ZYGX2012J085) 四川省科技基金資助項目(2010HH0002,2011GZ0106,20112Z0001,2012RZ0002,2012RZ0003) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項科研基金資助項目(20120185120017)
【分類號】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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5 許厘，

本文編號：2365646