区分用户长短期兴趣的IBCF改进算法

协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题,目前提出了许多改进算法,但它们均忽视了用户长短期兴趣对推荐的不同影响.针对这个问题,介绍了一种改进的长短期兴趣数据权重策略,它的关键是识别用户长期兴趣,为此提出了基于资源类别相似性和基于访问资源类别出现频率两种识别方法,并详细分析了这两种识别方法的优缺点.实验表明,将上述方法引入基于资源的协同过滤算法中,能提高推荐精度.