本文選題：推薦系統(tǒng)　切入點(diǎn)：冷啟動(dòng)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：針對(duì)推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)稀疏、冷啟動(dòng)和用戶(hù)特征動(dòng)態(tài)變化及不同用戶(hù)對(duì)同一特征依賴(lài)程度不同等問(wèn)題的影響,提出了結(jié)合用戶(hù)特征分類(lèi)和動(dòng)態(tài)時(shí)間的協(xié)同過(guò)濾推薦�？紤]用戶(hù)特征動(dòng)態(tài)變化的同時(shí)將用戶(hù)依據(jù)特征分類(lèi)以彌補(bǔ)計(jì)算相似度的不足,并將用戶(hù)特征和用戶(hù)評(píng)分相結(jié)合解決冷啟動(dòng)問(wèn)題。結(jié)果表明該算法能有效提高推薦質(zhì)量。
[Abstract]:Aiming at the problems of sparse data, cold start, dynamic change of user characteristics and different users' dependence on the same feature in the recommendation system, A collaborative filtering recommendation based on user feature classification and dynamic time is proposed. Considering the dynamic changes of user features, users are classified according to features to make up for the deficiency of computing similarity. The cold start problem is solved by combining the user characteristics and the user score. The results show that the proposed algorithm can effectively improve the quality of recommendation.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.11426121) 江西省教育廳科技基金項(xiàng)目(No.GJJ14434)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：1675434