基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法

被引：1

作者：

赵永梅 ^{[1
]}

任大勇 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军工程大学理学院

[2] 陕西渭南师范学院

来源：

黑龙江科技信息 | 2010年 / 14期

关键词：

贝叶斯网络动态; 贝叶斯网络; 协同过滤推荐;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法。该方法实现了动态的推荐过程,使得推荐结果随用户喜好的改变而得到及时更新。并且使用DBN代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。最后,给出基于DBN的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。

引用

页码：39+148 / 39 +148

页数：2

共 7 条

[1] 贝叶斯网络的参数学习研究 [J].