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一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法

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常规推荐算法仅考虑用户-项目评分,由于数据单一,因此算法的准确性和可靠性都比较低.本文提出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.

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来源
《第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议》|2015年|155-161|共7页
会议地点太原
作者
WangXinhua; 王新华; DouLingyuan; 窦羚源;
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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
推荐系统; 概率矩阵分解; 时间上下文; 标签上下文;

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专利

1. 一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法 [J] . 窦羚源 ,王新华 . 太原理工大学学报 . 2015,第006期
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