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准确性推荐中存在商品类型单一、流行商品多、缺乏新意的问题,因而新颖性推荐得到重视,但已有研究在设计算法时未考虑项的特征,无法针对不同用户帮其区分和挑选具备较高新颖度的项。为提高推荐系统的性能,对基于随机游走的方法进行改进,提出融合新颖性特征的推荐算法。从兴趣扩展和预测角度分析项的特征,给出完善的新颖度定义,并结合用户需求构建新的转移概率,产生个性化的推荐列表,提高了列表内容的新意。实验结果表明,提出的算法较现有算法对准确率影响较小,同时在新颖性指标上有明显提升,并得出通过融合新颖性特征能够在兼顾准确