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适应用户兴趣变化的指数遗忘协同过滤算法

李克潮 梁正友

计算机工程与应用2011,Vol.47Issue(13):154-156,3.
计算机工程与应用2011,Vol.47Issue(13):154-156,3.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.13.044

适应用户兴趣变化的指数遗忘协同过滤算法

Exponential forgetting collaborative filtering recommendation algorithm incorporated with user interest change.

李克潮 1梁正友1

作者信息

  • 1. 广西大学,计算机与电子信息学院,南宁,530004
  • 折叠

摘要

Abstract

Collaborative Filtering(CF) is the most successful technologies to date,but traditional collaborative filtering algorithm does not consider the change of users' interests.To solve the problem,this paper presents a CF recommendation algorithm,named item similarity-based CF algorithm,which uses exponential gradual forgetting-based data weight to diminish the importance of each item similarity.The experimental results show that the proposed algorithm can efficiently improve recommendation quality.

关键词

协同过滤/推荐算法/用户兴趣/指数遗忘

Key words

collaborative filtering/recommendation algorithm/users' interests/exponential forgetting

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

李克潮,梁正友..适应用户兴趣变化的指数遗忘协同过滤算法[J].计算机工程与应用,2011,47(13):154-156,3.

基金项目

广西科学基金资助项目(No.桂科自0832059). (No.桂科自0832059)

计算机工程与应用

OACSCDCSTPCD

1002-8331

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