基于灰色关联分析和遗忘函数的混合知识推送算法
为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于灰色关联分析和遗忘函数的混合知识推送算法.该算法首先引入灰色关联度来计算用户相似度,可以解决用户相似度可分辨性问题和数据稀疏性问题;其次将遗忘函数引入到协同过滤算法中,对于用户兴趣漂移问题能够得到有效解决;最后将灰色关联相似度和传统相似度相结合,形成混合相似度,利用混合相似度的大小加权预测未评分知识项.实验结果表明,混合推送算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高.
混合知识推送算法 灰色关联度 遗忘函数 用户相似度
王道平 杨岑 李志隆 张博卿
北京科技大学东凌经济管理学院,北京100083
国内会议
成都
中文
138-150
2015-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）