基于時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展及計算機網(wǎng)絡(luò)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，電子商務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)與我們每個人密切相關(guān)，使我們的生活更加方便快捷。與此同時，電子商務(wù)系統(tǒng)中大量且復(fù)雜的信息會影響我們對商品及服務(wù)做出精確且合適的選擇，為此，推薦算法的研究應(yīng)運而生。其中，協(xié)同過濾算法成為推薦界的寵兒，受到普遍關(guān)注。目前，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，信息過期問題已經(jīng)成為影響推薦算法準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素之一。
　　眾所周知，我們的興趣愛好是不斷變化的，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法忽略了

2、信息隨時間推移導(dǎo)致信息影響力變化的因素，并不能很好的為用戶進行預(yù)測推薦。為此，本文在信息半衰期的啟發(fā)下，引入信息保持期的概念，即一個信息影響力基本保持不變的時間窗，通過在最近鄰查找階段和預(yù)測評分階段采用一種新穎的時間加權(quán)函數(shù)為項目上的評分賦予不同的時間權(quán)重，使得近期的評分獲得更大的權(quán)重并對預(yù)測評分表現(xiàn)出更高的參考價值，我們將該算法稱為改進的基于時間權(quán)重的協(xié)同過濾算法(NTWCF)，它在一定程度上大幅度提高了預(yù)測推薦的準(zhǔn)確性。
　　

3、另一方面，電子商務(wù)系統(tǒng)中用戶數(shù)量和項目數(shù)量的急劇攀升，已經(jīng)使得實時性成為用戶對推薦系統(tǒng)的突出要求之一，本文提出時間加權(quán)的項目聚類并利用其優(yōu)化NTWCF算法，提出了一種綜合時間權(quán)重和項目聚類的協(xié)同過濾算法(TWICCF)，使得算法在提高準(zhǔn)確性的同時也保證了實時響應(yīng)速度。TWICCF算法在對評分信息時間加權(quán)之后再對項目K-means聚類，在為目標(biāo)項目查找最近鄰時只在若干聚類構(gòu)成的項目集中進行，縮短了算法的執(zhí)行時間，有效保證了推薦系統(tǒng)的實時性