基于动态迭代采样的异质信息网络推荐算法

摘要

随着数字信息时代的来临,推荐系统以及相应的数据推荐算法承担着越来越重要的角色。面对信息过载的压力下,如何解决传统数据推荐算法存在的信息稀疏问题,同时更好推荐对应的数据信息,表达出用户偏好信息,提出了基于动态迭代采样的异质信息网络推荐算法。上述算法在异质信息网络推荐算法基础上引入动态迭代采样,建立动态数据推荐模型。上述模型通过对不同网络节点信息进行迭代采样,反馈优化各网络节点信息,从而实现高质量信息的推荐。最后,不同的仿真结果表明,所提算法在解决信息稀疏以及复杂任务推荐方面有较好的有效性。