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摘要:本发明公开一种基于半余弦函数的个性化推荐算法,主要解决在个性化推荐过程中用户兴趣随时间漂移的问题。本发明先通过用户特征向量将用户进行聚类以缩小最近邻搜索范围;再采用一种半余弦函数作为时间权重函数捕捉用户兴趣的动态变化趋势,使距离当前时间较近的项目评分拥有较大权重;最后利用经典的协同过滤评分预测公式,根据最近邻用户对项目的评分,预测目标用户对项目的评分,根据评分高低生成项目推荐结果集合。该算法以一种较为简单的参数可调的普通数学公式解决了用户兴趣漂移的复杂变化过程,能够更加精确地为用户推荐感兴趣的项目。