科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了解决电子商务推荐系统在推荐新项目方面的冷启动问题,同时提高用户与推荐项目的相似度,通过对比当前的推荐算法,提出一种结合可信度和动态时间加权的推荐算法。该算法引入用户评分可信度来计算用户和项目的相似性,将新项目推荐给可信度高的用户;分析用户兴趣、项目受欢迎度和时间的关系构造动态时间加权函数,将项目推荐给用户兴趣度高且项目受欢迎度高的用户。通过实验验证该算法与传统的基于用户的推荐UBCF算法相比能够提高近7%的推荐准确度,与基于项目的推荐IBCF算法相比能够提高近4.7%的推荐准确度,同时解决新项目推荐的冷启动问题。
- 单位
