结合贡献度与时间权重的协同过滤推荐算法

贾俊康; 李玲娟

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传统的协同过滤推荐算法未考虑用户兴趣随时间动态变化,以及不同用户对同一项目评分差异过大对推荐效果的影响,导致推荐效果不理想。针对以上问题,以进一步提高基于用户的协同过滤推荐算法的精度为目标,设计了一种结合贡献度与时间权重的协同过滤推荐算法CTCF。该算法在用户相似度计算中引入可信误差阈值、贡献度与时间权重。首先,利用用户评分信息构建用户-评分矩阵与用户-评分时间矩阵,依据可信误差阈值来计算用户贡献度;然后,引入拟合贡献度与时间因子的遗忘曲线得到时间权重,再将时间权重引入皮尔逊相关系数中计算用户相似度;找出目标用户的邻居集,并预测目标用户对邻居集对应项目中未评分项目的评分;最后,按评分由高到低生成Top-N推荐。在MovieLens数据集上的测试结果表明,CTCF算法具有更高的F1值,有效提高了推荐精度和动态性。

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来源
《计算机技术与发展》 |2023年第3期|167-172|共6页
作者
贾俊康; 李玲娟;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
贡献度; 时间因子; 相似度; 协同过滤; 推荐;

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