基于偏好随机游走的个性化推荐系统

摘要

随着互联网技术的迅速发展,需要从海量信息中高效、准确地找到自己感兴趣的信息,推荐系统能够帮助人们找到这些有用的信息.本文提出一种改进的随机游走算法,通过减小大度商品的影响,在2个实际数据集MovieLens和Netflix上的实验结果表明,本文所提方法能有效地提高推荐系统的准确性和多样性.与经典的随机游走算法相比较,本文所提出的算法在推荐准确率上分别提高了5.5％和5.9％.