一种基于指数遗忘函数的协同过滤算法

协同过滤算法是目前最成功的个性化推荐技术之一,但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣随时间而产生的变化,影响了推荐质量。本文针对这个问题,提出一种改进的指数遗忘函数对用户—资源评分矩阵进行修正,并将修正的评分矩阵用于协同过滤算法,从而得到一种改进的协同过滤算法。实验表明,与传统协同过滤算法相比,改进的算法在推荐准确度上有显著提高。