本文關(guān)鍵詞：基于項(xiàng)目聚類和時(shí)間因素改進(jìn)的推薦算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)推薦算法忽略時(shí)間因素影響的問(wèn)題,根據(jù)用戶行為在短期內(nèi)存在較高的相似性,在計(jì)算物品相似度時(shí)引入時(shí)間衰減函數(shù),提出一種考慮時(shí)間因素的物品相似度計(jì)算方法。同時(shí)基于聚類的思想,對(duì)項(xiàng)目作聚類,充分挖掘用戶對(duì)項(xiàng)目類的興趣度以及物品在類內(nèi)的權(quán)重關(guān)系�；谏鲜鰞牲c(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種結(jié)合時(shí)間因素和項(xiàng)目聚類的TCItem CF算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用改進(jìn)的推薦算法能夠明顯改善推薦效果;特別地,在阻尼系數(shù)為0.01、時(shí)間衰減因子為0.5、聚類數(shù)目為160、推薦列表長(zhǎng)度為20時(shí),改進(jìn)的推薦算法相比基于項(xiàng)目聚類的推薦算法Item Cluster推薦準(zhǔn)確率提高4.9%。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：四川省科技創(chuàng)新苗子工程項(xiàng)目(2015060)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展,個(gè)性化推薦技術(shù)逐漸成為一種新型的內(nèi)容提供方式,得到越來(lái)越多研究者的關(guān)注[1]。目前,幾乎所有大型電子商務(wù)系統(tǒng)[2]、網(wǎng)絡(luò)流媒體[3]等都在使用各種形式的推薦系統(tǒng),它的出現(xiàn)有效地解決了用戶如何從海量數(shù)據(jù)中獲取相關(guān)信息這一難題。目前主要的

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 徐義峰;徐云青;劉曉平;;一種基于時(shí)間序列性的推薦算法[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2006年10期

2 余小鵬;;一種基于多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年06期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 唐燦;;基于模糊用戶心理模式的個(gè)性化推薦算法[A];2008年計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會(huì)論文集[C];2008年

3 秦國(guó);杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

4 周玉妮;鄭會(huì)頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動(dòng)商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)[A];社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第17屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

5 蘇日啟;胡皓;汪秉宏;;基于網(wǎng)絡(luò)的含時(shí)推薦算法[A];第五屆全國(guó)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議論文（摘要）匯集[C];2009年

6 梁莘q，

本文編號(hào)：1225906