一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法

针对常规推荐算法数据单一、准确性和可靠性都比较低的问题,提出了将时间和标签上下文信息加入到推荐算法中,以丰富单个用户或商品的信息。利用时间信息挖掘用户间的影响关系,同时利用标签上下文来衡量物品间的关系,最后将用户关系向量和物品关系向量融合到概率矩阵分解模型中。实验结果表明,提出的协同过滤推荐算法能够提高推荐的准确性和精度。