個性化搜索引擎推薦算法研究
2010-01-01 00:00:00陳華,李仁發,劉鈺峰,練琪
計算機應用研究 2010年1期
摘要:將個性化引入搜索引擎出現了稀疏性、精確性、擴展性等新問題。針對以上問題，提出了一種基于SVD(單值分解)影響集的協作過濾推薦算法，在利用矩陣相關技術以及擴大影響的基礎上，將用戶潛在感興趣的資源推薦給用戶。實驗表明，該算法可有效解決以上存在的問題，顯著提高個性化系統的推薦質量。
關鍵詞:推薦系統;協同過濾;單值分解;相似性
中圖分類號:TP311.5文獻標志碼:A
文章編號:1001-3695(2010)01-0048-03
doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.01.013
