本文選題：推薦系統(tǒng) + 協(xié)同過濾�。� 參考：《情報學報》2017年02期

【摘要】：協(xié)同過濾算法是網上推薦系統(tǒng)最常用的算法,但是傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法很難解決數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動、用戶興趣變化等問題。本文提出基于信任與用戶興趣變化的協(xié)同過濾改進方法。該方法將信任引入到傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中,構建用戶信任模型,用信任的傳遞特性為用戶匹配更多鄰居用戶,從而可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)稀疏性等問題。隨著時間的變化,用戶的興趣也會發(fā)生變化,本文利用時間遺忘函數(shù)來模擬用戶的興趣變化。本算法綜合用戶相似度、用戶信任度及用戶興趣變化,為目標用戶推薦項目。最后利用數(shù)據(jù)實驗驗證本方法的有效性。
[Abstract]:Collaborative filtering algorithm is the most commonly used algorithm in online recommendation system, but the traditional collaborative filtering algorithm is difficult to solve the problems such as data sparse, cold start, user interest change and so on. In this paper, an improved collaborative filtering method based on trust and user interest change is proposed. This method introduces trust into the traditional collaborative filtering algorithm, constructs the user trust model, and matches more neighbor users with the transfer characteristics of trust, so as to alleviate the problem of data sparsity to a certain extent. With the change of time, the interest of users will change. In this paper, the time forgetting function is used to simulate the change of interest of users. This algorithm integrates user similarity, user trust and user interest changes, and recommends items for target users. Finally, the validity of this method is verified by data experiments.
【作者單位】： 大連海事大學管理科學與工程系;
【基金】：國家自然科學基金面上項目“支持協(xié)同創(chuàng)作的社會化媒體知識集成研究”(71571025)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 徐義峰;陳春明;徐云青;;一種基于分類的協(xié)同過濾算法[J];計算機系統(tǒng)應用;2007年01期

2 楊風召;;一種基于特征表的協(xié)同過濾算法[J];計算機工程與應用;2007年06期

3 王嵐;翟正軍;;基于時間加權的協(xié)同過濾算法[J];計算機應用;2007年09期

4 曾子明;張李義;;基于多屬性決策和協(xié)同過濾的智能導購系統(tǒng)[J];武漢大學學報(工學版);2008年02期

5 張富國;;用戶多興趣下基于信任的協(xié)同過濾算法研究[J];小型微型計算機系統(tǒng);2008年08期

6 侯翠琴;焦李成;張文革;;一種壓縮稀疏用戶評分矩陣的協(xié)同過濾算法[J];西安電子科技大學學報;2009年04期

7 廖新考;;基于用戶特征和項目屬性的混合協(xié)同過濾推薦[J];福建電腦;2010年07期

8 徐紅;彭黎;郭艾寅;徐云劍;;基于用戶多興趣的協(xié)同過濾策略改進研究[J];計算機技術與發(fā)展;2011年04期

9 焦晨斌;王世卿;;基于模型填充的混合協(xié)同過濾算法[J];微計算機信息;2011年11期

10 宋緯華;田元;;基于蟻群算法的協(xié)同過濾推薦技術[J];農業(yè)圖書情報學刊;2013年08期

相關會議論文 前10條

1 沈杰峰;杜亞軍;唐俊;;一種基于項目分類的協(xié)同過濾算法[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2005年

2 周軍鋒;湯顯;郭景峰;;一種優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（研究報告篇）[C];2004年

3 董全德;;基于雙信息源的協(xié)同過濾算法研究[A];全國第20屆計算機技術與應用學術會議（CACIS·2009）暨全國第1屆安全關鍵技術與應用學術會議論文集（上冊）[C];2009年

4 張光衛(wèi);康建初;李鶴松;劉常昱;李德毅;;面向場景的協(xié)同過濾推薦算法[A];中國系統(tǒng)仿真學會第五次全國會員代表大會暨2006年全國學術年會論文集[C];2006年

5 李建國;姚良超;湯庸;郭歡;;基于認知度的協(xié)同過濾推薦算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（B輯）[C];2009年

6 王明文;陶紅亮;熊小勇;;雙向聚類迭代的協(xié)同過濾推薦算法[A];第三屆全國信息檢索與內容安全學術會議論文集[C];2007年

7 胡必云;李舟軍;王君;;基于心理測量學的協(xié)同過濾相似度方法(英文)[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集(B輯)[C];2010年

8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類的協(xié)同過濾推薦算法[A];2008'中國信息技術與應用學術論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動問題的方法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（研究報告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集A輯一[C];2010年

相關博士學位論文 前7條

1 紀科;融合上下文信息的混合協(xié)同過濾推薦算法研究[D];北京交通大學;2016年

2 程殿虎;基于協(xié)同過濾的社會網絡推薦系統(tǒng)關鍵技術研究[D];中國海洋大學;2015年

3 于程遠;基于QoS的Web服務推薦技術研究[D];上海交通大學;2015年

4 李聰;電子商務推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾瓶頸問題研究[D];合肥工業(yè)大學;2009年

5 孔維梁;協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)關鍵問題研究[D];華中師范大學;2013年

6 夏培勇;個性化推薦技術中的協(xié)同過濾算法研究[D];中國海洋大學;2011年

7 趙向宇;Top-N協(xié)同過濾推薦技術研究[D];北京理工大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 鄒騰飛;基于多特征融合的混合協(xié)同過濾算法研究[D];西南大學;2015年

2 于鈺雯;基于項目凝聚層次聚類的協(xié)同過濾推薦算法研究[D];遼寧大學;2015年

3 杜文剛;基于多屬性評分的協(xié)同過濾推薦算法研究[D];遼寧大學;2015年

4 高慧敏;融合占有度的時間遺忘協(xié)同過濾混合推薦算法研究[D];燕山大學;2015年

5 蘇靖涵;面向SaaS多租戶的動態(tài)推薦方法研究[D];遼寧大學;2015年

6 徐曉妮;基于人工魚群算法的協(xié)同過濾推薦算法研究[D];遼寧大學;2015年

7 羅培;移動購物導購關鍵技術的研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D];西南交通大學;2015年

8 李婧;融合用戶差異度及信息熵的協(xié)同過濾推薦算法[D];西安建筑科技大學;2015年

9 樂柱;基于誤差反饋的協(xié)同過濾算法[D];華南理工大學;2015年

10 馬兆才;基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)算法研究與實現(xiàn)[D];蘭州大學;2015年

，

本文編號：2069950