论文研究满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法.pdf

针对推荐算法未考虑大数据量计算导致系统性能差及基于历史评分的相似性不能反映用户兴趣动态变化的问题，提出了满足用户兴趣漂移的计算自适应快速推荐算法。该算法依据CPU等计算资源使用率动态调整待推荐用户窗口，并按项目类别及其访问热度动态分配计算时间，计算自适应项目与目标用户的优先级和相似性计算难易度，提高计算效率与响应速度；建立访问次数随时间变化的兴趣度量函数自适应用户兴趣漂移，提高推荐质量。实验结果表明，算法速度更快、推荐更准确、用户体验更好。