计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (1): 218-221.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0218
CHEN Hongtao,XIAO Ruliang,NI Youcong,DU Xin,GONG Ping,CAI Sheng-zhen
摘要: 预测用户对物品的行为中,准确的物品推荐是推荐系统的困难问题。为了提高推荐系统的推荐精度,引入物品的推荐潜力,提出一种新颖的融合物品推荐潜力的个性化混合推荐模型。首先根据最近短时间段和最近长时间段的物品访问率计算趋势动量,然后利用趋势动量计算出当前物品的推荐潜力值,最后将物品推荐潜力值融入到个性化推荐模型中得到混合推荐模型。实验证明,融合了物品推荐潜力值的个性化趋势预测,能较大地提高推荐系统的推荐精度。
中图分类号: