作者
上市的：- 张成军
- 朱雪莲
- 于文彬
- 刘，金
- 陈亚东
- 姚、余
- 王素勋
摘要
预测商品的未来受欢迎程度一直是信息过滤研究中的一个重要问题。现有方法主要依赖于产品的历史受欢迎程度，假设历史受欢迎的项目由于优惠附加在未来将继续受欢迎。然而，这种方法存在局限性，因为它忽略了连接用户和项目的二元网络中复杂的结构信息。对于受欢迎程度相同的商品，基于优先依恋的预测方法是失败的。在本文中，我们提出了一种流行度预测方法，该方法将用户推荐结果聚合起来，以预测项目的流行度。该方法具有通用性，适用于任何推荐算法。为了简单起见，我们使用经典的协同过滤算法验证了该方法。实验表明，该方法在准确预测利基商品未来受欢迎程度方面明显优于优先依恋预测器。
建议引用
张成军和朱，薛利安和余，文彬和刘，金和陈，亚东和姚，余和王，苏勋，2024。"通过集体推荐预测在线产品的受欢迎程度,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第641（C）卷。手柄：RePEc:eee:phsmap:v:641:y:2024:i:c:s0378437124002401
内政部：10.1016/j.physa.2024.129731
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