基于时间加权标签的协同过滤推荐算法研究

传统的协同过滤推荐算法主要以评分数据为数据源来计算和反映用户的兴趣偏好和资源相似度,并决定是否对潜在用户进行推荐物品。而忽视了用户、资源本身的特征,用户在不同时间对资源的认识和感兴趣程度是会变的。基于这个问题,本研究对传统算法进行了改进,提出了基于时间加权标签的信息推荐算法。该算法的主要思想是标签可被用户依个人偏好进行资源标注,标签代表用户对资源的兴趣特征,以用户集、时间、标签集及物品资源等4个量形成的多维关系,可以计算出用户和资源之间的标签特征向量,计算在不同时间段,用户对资源的偏好以及资源相似度,并且依据用户的历史行为来预测用户的偏好,并进行推荐。实验结果显示本算法有效地提高了推荐的准确性,获得了更好的推荐效果。