%0 Journal Article %A 范家兵 %A 王鹏 %A 燕京京 %A 周渭博 %T 在推荐系统中利用时间因素的方法 %D 2015 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1324 %J 计算机应用 %P 1324-1327 %V 35 %N 5 %X

针对传统推荐算法忽略时间因素的问题,根据个体用户短期行为的相似性,利用时间衰减函数计算项目间相关关系,提出基于用户兴趣的项目关联度; 将其用于项目相似度的计算,提出基于用户兴趣的项目相似度; 同时基于项目关联度对ItemRank算法进行改进,提出一种结合时间因素的TItemRank算法.实验结果表明, 利用项目关联度对推荐算法进行改进时,在推荐项目数较少的情况下能够明显地改善推荐效果.特别地,在推荐项目数为20时,基于用户兴趣的项目相似度相比余弦相似度和Jaccard相似度,推荐准确率分别提高了21.9%、6.7%; 在推荐项目数为5时,TItemRank算法相比ItemRank算法推荐准确率提高2.9%.

%U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1324