基于条目流行度的协同过滤推荐优化算法

潘伟龙; 金伟祖

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传统的基于条目（Item-based）的协同过滤算法在推荐系统中占有着举足轻重的作用，本文提出了一种针对该推荐算法的优化方法，抓住条目在时间维度上的评分变化规律，提出基于条目流行度的相似性计算方法，并通过组合其与条目内容的相似性，来改进传统的条目相似性计算方法。使得计算结果更符合实际场景，更适合在运用在实际推荐系统中，实验结果表明，本文提出的算法由于考虑到时间维度的因素，使得计算结果更加准确，并且可以显著的提高推荐精度。

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来源
《科技传播》 |2014年第1期|212-214|共3页
作者
潘伟龙; 金伟祖;
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作者单位

同济大学软件学院;

上海201804;

同济大学软件学院;

上海201804;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
协同过滤算法; 条目相似性; 推荐系统;

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1. 基于项目流行度与用户行为的协同过滤推荐算法 [J] . 谢人强 ,陈震 . 北京信息科技大学学报（自然科学版） . 2016,第001期
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