广东工业大学学报 ›› 2015, Vol. 32 ›› Issue (2): 38-42.doi: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.02.007

• 综合研究 • 上一篇    下一篇

基于距离衰减和评分趋势改进的协同推荐算法

王勇,易庭   

  1. 广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006
  • 收稿日期:2014-08-23 出版日期:2015-05-30 发布日期:2015-05-30
  • 作者简介:王勇(1968-),男,副教授,主要研究方向为云计算、应急指挥.
  • 基金资助:

    广东省教育部产学研结合项目(2012B091100071)

A Distance Decay and Score Trends Improved Collaborative Recommendation Algorithm

Wang Yong, Yi Ting   

  1. School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
  • Received:2014-08-23 Online:2015-05-30 Published:2015-05-30

摘要: 针对传统推荐算法忽略了用户到商品的距离因素以及评价标准不一致对推荐系统带来的影响等问题,提出一种基于距离衰减和评分趋势改进的协同推荐算法,引入距离衰减和评分趋势算法对协同推荐进行改进.实验结果表明该推荐方法不仅能够提高商品推荐准确度,同时也减少了推荐系统计算规模并提升算法效率.

关键词: 距离, 评分趋势, 协同推荐, 商品推荐

Abstract: Traditional recommendation algorithm not only ignores the connection between the users’ distance, but also ignores the different evaluation standard. For this problem, this paper proposes a based on distance attenuation and score trends improved collaborative recommendation algorithm,which use the distance decay function and the score trends algorithm to improve the collaborative algorithm. Experimental results show that the recommendation algorithm can not only improve the accuracy, but also enhancing the efficiency of commodity recommendation system

Key words: distance, rating trends, collaborative recommendation, commodity recommendation

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