基于级联二部图的动态推荐算法

为了提高推荐算法的准确性,充分发挥推荐系统在实际应用中的重要作用,提出了一种基于级联二部图的推荐方法,很好地刻画了在推荐过程中用户和物品之间的复杂关系。在此基础上,充分分析了时间因素在推荐系统中所起的重要作用,将时间属性加入到级联二部图的推荐算法中,进行动态协同过滤的Top-N推荐。基于CiteULike论文数据集的实验结果表明,该方法有效地提高了推荐的准确度,表明了时间因素在推荐算法的研究中是不容忽视的。