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一种基于项目相关性度量和时间相关的协同过滤算法

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在计算用户相似度时,传统的协同过滤推荐算法往往只考虑单一的用户评分矩阵,而忽视了项目之间的相关性对推荐精度的影响.对此,本文提出了一种优化的协同过滤推荐模型,在用户最近邻计算时引入项目相关性度量方法,以便使得最近邻用户的选择更准确;此外,在预测评分环节考虑到用户兴趣随时间衰减变化,提出了使用时间加权函数来提升评价的时间效应的影响.实验结果表明,本文提出的算法能提高寻找最近邻居的准确性,改善协同过滤的推荐质量.

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来源
《2016年全国高性能计算学术年会》|2016年|630-635|共6页
会议地点西安
作者
YANG Yao-ke;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协同过滤算法; 项目相关性度量; 时间效应;

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1. 一种基于Bhattacharyya系数和项目相关性的协同过滤算法 [J] . 臧雪峰 ,刘天琦 ,孙小新 . 计算机科学 . 2017,第012期
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