适应用户兴趣变化的协同过滤推荐算法

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.