融合多数据源的动态自适应推荐算法

陈晓霞; 卢菁

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现有推荐系统的研究多数基于单一数据源、单一推荐算法或简单加性融合,忽略了数据源及算法动态融合的重要性,导致推荐精确度不高.为解决该问题,提出一种新的动态自适应推荐算法.利用基础数据求出艺术家流行度和时间衰减因子,将其作为推荐数据源,降低由数据源单一导致的推荐误差.通过权重因子集成基于邻域方法和矩阵分解技术构建组合模型.将数据源应用于模型,运用固定步长的权重因子调整2种方法在模型中的占比,根据推荐结果的召回率实现动态自适应调整.在真实数据集上的实验结果表明,与简单加性融合、FSWA算法相比,该算法具有较高的推荐精确度.

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来源
《计算机工程》 |2018年第9期|64-69|共6页
作者
陈晓霞; 卢菁;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

上海200093;

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

上海200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
音乐推荐; 多数据源; 推荐系统; 自适应融合; 动态调整;

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