适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制.pdf

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1、情报学报ISSN1000-0135JOURNALOFTHECHINASOCIETYFORSCIENTIFICANDTECHNICALINFORMATIONISSN1000-0135第29卷第1期59-66，2010年2月Voi.29No.1，59-66February2010!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!doi：10.3772/j.issn.1000-0135.2010.01.0091）适应用户兴趣变化的协同过滤增量更新机制12李聪梁昌勇（1.四川师

2、范大学计算机科学学院，成都610066；2.合肥工业大学管理学院，合肥230009）摘要高维、稀疏的用户-项目评分矩阵对基于项目的协同过滤推荐算法造成严峻的可扩展性问题。传统的解决方法是离线计算项目相似性并保存在系统中以供算法调用，但是不能充分利用最新评分数据以体现用户兴趣的变化。针对上述问题，提出了适合在线应用的协同过滤项目相似性增量更新机制，使得推荐系统在当前用户提交项目评分之后，能够实时完成相应项目与其他项目之间的相似性数据更新，从而推荐系统可以基于最新的项目相似性数据进行推荐处理，以适应用户兴趣的变化。实验结果表明，本文提出的项目相似性

3、增量更新机制能够有效提高基于项目的协同过滤算法可扩展性。关键词协同过滤项目相似性增量更新机制IncrementalUpdatingMechanismofCollaborativeFilteringinAccordancewithUserInterestChanges12LiCongandLiangChangyong（1.SchoolofComputerScience，SichuanNormalUniuersity，Chengdu610066；2.SchoolofManagement，HefeiUniuersityofTechnology，Hef

4、ei230009）AbstractHigher-dimensionai，sparsematrixofuser-itemratingsbringsseriousscaiabiiityprobiemtoitem-basedcoiiaborativefiiteringrecommendationaigorithm.Conventionaisoiutioniscomputingitemsimiiaritiesoffiineandsavingtheminsystemtobereadbyrecommendationaigorithm.However，thi

5、ssoiutioncannotrefiectuserinterestchanges.Tosoivetheaboveprobiem，anincrementaiupdatingmechanismofitemsimiiaritywhichsuitsforoniineappiicationsisproposed.Afterthesubmittingofonenewratingbyactiveuser，recommendersystemcanfinishthereai-timeupdatingofitemsimiiaritybetweentargetit

6、emandotheritems.Hence，recommendersystemcangoontherecommendationprocessingbasedonnewestitemsimiiaritytoincorporateuserinterestchanges.Theexperimentairesuitsshowthattheproposedincrementaiupdatingmechanismcanefficientiyimprovethescaiabiiityofitem-basedcoiiaborativefiitering.Key

7、wordscoiiaborativefiitering，itemsimiiarity，incrementaiupdatingmechanism［1，2］推荐系统被电子商务网站用作虚拟店员（virtuai1引言saiespeopie）向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买何种商品，其作用主要表现在三个方随着Internet和电子商务的迅猛发展，电子商务面：将电子商务网站浏览者转变为购买者、提高电子收稿日期：2009年5月12日作者简介：李聪，男，1978年生，合肥工业大学管理学博士，四川师范大学计算机科学学院讲师，主要研究领域：电子商务、

8、商务智能。E-maii：cniicong@yahoo.cn。梁昌勇，男，1965年生，哈尔滨工业大学管理学博士，合肥工业大学管理学院院长，教授，博士生