文献类型：期刊文章

作　　者：邢春晓[1] 高凤荣[1] 战思南[2] 周立柱[2]

机构地区：[1]清华大学信息技术研究院Web与软件技术研究中心,北京100084 [2]清华大学计算机科学与技术系软件研究所,北京100084

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(60473078)

年　　份：2007

卷　　号：44

期　　号：2

起止页码：296-301

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：协同过滤算法是至今为止最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中.但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化.针对这个问题,提出两种改进度量:基于时间的数据权重和基于资源相似度的数据权重,在此基础上将它们有机结合,并将这两种权重引入基于资源的协同过滤算法的生成推荐过程中.实验表明,改进后的算法比传统协同过滤算法在推荐准确度上有明显提高.

关 键 词：协同过滤 个性化推荐 基于时间的数据权重  基于资源相似度的数据权重  

分 类 号：TP391.4] TP311.13[计算机类]