一种基于用户多兴趣及兴趣变化的协同过滤推荐算法

摘要

本发明公开了一种基于用户多兴趣及兴趣变化的协同过滤推荐算法，包括步骤：1)构造用户‑项目属性类别相关性矩阵；2)根据用户‑项目属性类别相关性矩阵计算用户相似性，以预测用户对未知项目属性类别的偏好度，进而为用户推荐偏好类别；3)将评分矩阵按照推荐的类别分类，计算每个类别下项目相似性；4)考虑用户的兴趣变化，计算项目的时间权重及项目的新颖度，求出初步预测评分；5)结合用户‑项目属性类别偏好得到最终预测评分并进行推荐。本发明将项目作为用户和项目属性类别之间的桥梁，通过评分矩阵间接得出对项目属性类别的偏爱，较好解决用户兴趣模型单一问题，同时考虑到用户兴趣变化及项目的新颖度，使最终推荐效果更加准确。