基于时序行为的协同过滤推荐算法

协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能喜欢的产品,是现今最为成功、应用最广泛的推荐方法.概率矩阵分解算法是一类重要的协同过滤方式.它通过学习低维的近似矩阵进行推荐,能够有效处理海量数据.然而,传统的概率矩阵分解方法往往忽略了用户(产品)之间的结构关系,影响推荐算法的效果.通过衡量用户(产品)之间的关系寻找相似的邻居用户(产品),可以更准确地识别用户的个人兴趣,从而有效提高协同过滤推荐精度.为此,提出一种对用户(产品)间的时序行为建模的方法.基于该方法,可以发现对当前用户(产品)影响最大的邻居集合.进一步地,将该邻居集合成功融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中.在两个真实数据集上的验证结果表明,所提出的sequentialmf推荐算法与传统的使用社交网络信息与标签信息的推荐算法相比,能够更有效地预测用户实际评分,提升推荐精度.