基于流行度的非平衡物质扩散推荐算法

针对产品的异质性没有在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法。通过模拟物质在用户-产品二部分网络上的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在三个真实数据集上进行数值实验结果表明,该算法与经典的物质扩散算法相比,Movie Lens、Netflix和Last.FM数据集上的平均排序打分可以分别提高25.60%、10.96%和1.2%;推荐列表多样性分别提高59.30%、53.07%和8.59%。所提出的非平衡的物质扩散算法所得到的结果更切合实际。