本文選題：個性化推薦 + 時間權(quán)重��； 參考：《計算機科學(xué)》2016年S2期

【摘要】：提出了一種基于時間加權(quán)的混合推薦方法。該方法分為離線和在線兩個階段,離線階段根據(jù)目標用戶對物品的評價等信息得到與目標用戶有相似興趣的鄰居,并構(gòu)建物品描述模型;在線階段根據(jù)目標用戶和鄰居用戶的評價行為構(gòu)建用戶描述模型。由于用戶興趣會隨外部因素而產(chǎn)生概念漂移,因此在算法中引入衰減系數(shù)以提高推薦質(zhì)量。在滑動窗口模型下,每隔一定時間間隔,更新用戶模型和相似群組,產(chǎn)生個性化的推薦。實驗結(jié)果表明,該算法能實時反映用戶興趣,提高推薦系統(tǒng)的準確率,有較高的用戶滿意度。
[Abstract]:A hybrid recommendation method based on time weighting is proposed. The method is divided into two stages: offline and online. In the off-line phase, the neighbors with similar interest to the target user are obtained according to the information such as the target user's evaluation of the item, and the article description model is constructed. In the online stage, the user description model is constructed according to the evaluation behavior of the target user and the neighbor user. Due to the concept drift of user interest with external factors, the attenuation coefficient is introduced to improve the quality of recommendation. In the sliding window model, user models and similar groups are updated at regular intervals to generate personalized recommendations. The experimental results show that the proposed algorithm can reflect the interest of users in real time and improve the accuracy of recommendation system.
【作者單位】： 金陵科技學(xué)院信息化建設(shè)與管理中心;揚州大學(xué)信息學(xué)院計算機系;南京大學(xué)軟件新技術(shù)國家重點實驗室;金陵科技學(xué)院計算機工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61379066) 江蘇省高校自然科學(xué)基金項目(15KJD520008) 江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究課題(2014-R-32521)資助
【分類號】：TP391.3

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4 梁莘q，

本文編號：1895041