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基于加权二部图的个性化方案推荐

作者:杨珍; 耿秀丽加权二部图加权网络协同过滤算法改进相似度

摘要:针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。

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上海理工大学学报

《上海理工大学学报》(CN:31-1739/T)是一本有较高学术价值的双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海理工大学学报》主要刊登基础学科(数学、物理、化学)。热能工程、流体力学、流体机械及流体动力工程、计算机应用、机械学、机械制造、测试计量技术及仪器等方面的学术研究及科研实践成果。

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