基于加权二部图的个性化方案推荐

来源：上海理工大学学报杂志2019年第2期北京时间：

作者：杨珍

单位：上海理工大学 管理学院, 上海 200093,上海理工大学 管理学院, 上海 200093

摘要：针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题，提出了基于加权二部图的个性化推荐方法，解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图，基于用户特征和方案特征的评分，对用户和方案分类，减轻数据稀疏性，形成用户-方案规则库；采用加权网络的协同过滤算法，计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度，通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐，解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较，证明该方法的有效性和实用性。

关键词：加权二部图;加权网络;协同过滤算法;改进相似度;Top-N方法

基金资助：国家自然科学基金资助项目（71301104，71271138）；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20133120120002）；上海市教委科研创新项目（14YZ088）；上海高校一流学科建设计划（S1201YLXK）；沪江基金资助项目（A14006）