结合评分可信度和动态时间加权的推荐算法

为了解决电子商务推荐系统在推荐新项目方面的冷启动问题,同时提高用户与推荐项目的相似度,通过对比当前的 推荐算法,提出一种结合可信度和动态时间加权的推荐算法。 该算法引入用户评分可信度来计算用户和项目的相似 性,将新项目推荐给可信度高的用户;分析用户兴趣、项目受欢迎度和时间的关系构造动态时间加权函数,将项目推 荐给用户兴趣度高且项目受欢迎度高的用户。 通过实验验证该算法与传统的基于用户的推荐UBCF 算法相比能够提 高近 7%的推荐准确度,与基于项目的推荐IBCF 算法相比能够提高近 4.7%的推荐准确度,同时解决新项目推荐的冷 启动问题。