本文選題：協(xié)同過濾 + 智能應用推薦　； 參考：《情報科學》2017年12期

【摘要】：【目的/意義】針對主流APPS推薦系統(tǒng)一般僅能推薦同類別APPS的現(xiàn)狀,提出了一種基于協(xié)同過濾的APPS跨類別推薦算法(APPSR)�！痉椒�/過程】該算法先對APPS進行聚類,考慮APPS簇間相似度,對未評分APPS進行評分預測,構建無缺失的用戶-APPS評分矩陣。在傳統(tǒng)協(xié)同過濾技術的基礎之上,引入了時間權重函數(shù)與熱門APPS懲罰機制,體現(xiàn)了用戶興趣的時效性,消除了熱門APPS對推薦結果的影響。根據(jù)不同用戶對多種APPS的評分,預測用戶對其它類別APPS的喜好,為用戶提供跨類別的APPS個性化推薦。【結果/結論】通過實驗驗證了APPSR算法的可行性與有效性,為APPS個性化推薦提供了新方法。
[Abstract]:[objective / significance] in view of the current situation that mainstream APPS recommendation systems can only recommend the same APPS, a cross-category APPS recommendation algorithm based on collaborative filtering is proposed. [method / process] this algorithm firstly clusters APPS. Considering the similarity between APPS clusters, the ungraded APPS is predicted and the user-Apps scoring matrix is constructed. Based on the traditional collaborative filtering technology, time weight function and popular APPS penalty mechanism are introduced, which reflect the timeliness of user interest and eliminate the influence of popular APPS on the recommended results. According to the scores of different users on various APPS, the preference of users to other types of APPS is predicted, and the cross-category APPS personalized recommendation is provided to users. [results / conclusions] the feasibility and effectiveness of APPSR algorithm are verified by experiments. It provides a new method for APPS personalized recommendation.
【作者單位】： 江蘇大學信息管理與信息系統(tǒng)系;江蘇大學計算機科學與通信工程學院;江蘇大學電子商務系;
【基金】：國家自然科學基金項目(71573107) 江蘇省自然科學基礎研究計劃基金項目(BK20150531) 江蘇省博士后科研資助計劃項目(1401056C) 全國統(tǒng)計科學研究項目(2016LY17) 江蘇大學高級人才基金項目(13JDG127)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1815746