农业电子商务中基于用户兴趣变化的协同过滤推荐技术研究

摘要

由于农业本身季节性强的特点,推荐系统的实时性对农业电子商务网站至关重要。然而传统的协同过滤推荐技术不可避免地存在时效性差的问题。针对这一问题,本文分别从用户对商品的浏览时间及浏览频率两个方面追踪用户兴趣的变化,提出了浏览时间权重和浏览率权重,进而设计用户兴趣权重。将反映用户兴趣的权重值引入传统的协同过滤推荐技术中,得到新的加权计算用户相似度的计算方法,使推荐结果可以随着用户兴趣的迁移而改变。实验结果证明,该方法大大提高了推荐结果的准确性。