一种改进的混合推荐算法

来源：上海理工大学学报杂志2015年第4期北京时间：

作者：宋文君

单位：上海理工大学 管理学院 复杂科学研究中心, 上海 200093,上海理工大学 管理学院 复杂科学研究中心, 上海 200093,上海理工大学 管理学院 复杂科学研究中心, 上海 200093

摘要：基于用户的近期行为能够更好地反映其潜在的兴趣偏好的思想,提出了一种基于有限时间窗口的改进混合推荐算法.在标准数据集Netflix上的实验结果表明,只采用大约31.11%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可以平均提高4.22%,而推荐列表多样性可以提高13.74%.另外还发现新提出的算法适用于不同活跃程度的用户,这可以极大地降低大规模数据所引发的计算复杂性问题.

关键词：混合推荐算法;时间窗口;用户-产品二部分网络

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61374177,71371125,71171136);国家教育部人文社科基金资助项目(13YJA630023,14ZR1427800)