本文選題：協(xié)同過濾　切入點(diǎn)：時序多樣性　出處：《西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：目前針對協(xié)同過濾算法的主要研究工作集中在如何更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶對未知商品的評分,然而衡量推薦質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)并不限于預(yù)測準(zhǔn)確率,推薦列表的多樣性也是諸多衡量因素之一。該文將用戶情境引入到傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法中,在評分預(yù)測階段考慮用戶所處的內(nèi)部情境,對預(yù)測評分進(jìn)行加權(quán),以保證推薦結(jié)果符合用戶偏好;在生成推薦階段,基于外部情境對推薦候選項(xiàng)加權(quán)重排,提高推薦列表的時序多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他多樣性優(yōu)化方法相比,基于用戶情境的方法在保持推薦準(zhǔn)確率的同時,能夠有效提高系統(tǒng)推薦結(jié)果的時序多樣性。
[Abstract]:At present, the main research work of collaborative filtering algorithm focuses on how to predict users' score of unknown goods more accurately. However, the standard of quality of recommendation is not limited to the accuracy of prediction.The diversity of recommendation lists is also one of many measures.Based on the external situation, the recommended candidates are weighted and rearranged to improve the temporal diversity of recommendation list.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃課題基金資助項(xiàng)目(2013BAH49F02)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1706848