【摘要】：[目的 /意義]為了提高傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的計(jì)算速度,解決目標(biāo)用戶隨著時(shí)間推移發(fā)生興趣偏移而導(dǎo)致推薦系統(tǒng)質(zhì)量下降的問題,以期進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)運(yùn)行效率和推薦質(zhì)量。[方法 /過程]提出預(yù)先計(jì)算用戶相似度算法和引入時(shí)間評分權(quán)重計(jì)算相似度矩陣的兩種算法的改進(jìn),并利用Hadoop平臺實(shí)證分析改進(jìn)后的算法。[結(jié)果 /結(jié)論]實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:預(yù)先計(jì)算用戶相似度算法縮短了對讀者推送相關(guān)信息的時(shí)間,從而有效地提升了計(jì)算速度;引入時(shí)間評分權(quán)重計(jì)算相似度矩陣大大降低了MAE值,從而提高了推薦質(zhì)量,兩種算法同時(shí)應(yīng)用后推薦系統(tǒng)在計(jì)算速度、準(zhǔn)確率和新穎性方面都有顯著提升。
[Abstract]:[objective / significance] in order to improve the computational speed of the traditional collaborative filtering algorithm and solve the problem that the quality of the recommendation system decreases due to the shift of interest of the target user over time, In order to further improve the operational efficiency of recommendation system and recommendation quality. [methods / process] this paper proposes two improved algorithms to calculate the user similarity in advance and to calculate the similarity matrix by introducing the weight of time scoring. The improved algorithm is analyzed by using Hadoop platform. [results / conclusion] the experimental results show that: the precomputed user similarity algorithm shortens the time to push the relevant information to readers, thus effectively improves the computing speed; The similarity matrix of time scoring weight calculation greatly reduces the value of mae and improves the quality of recommendation. After the application of the two algorithms, the speed, accuracy and novelty of the recommendation system are improved significantly.
【作者單位】： 商洛學(xué)院圖書館;
【基金】：陜西省社科界2017年度重大理論與現(xiàn)實(shí)問題研究項(xiàng)目“新時(shí)期陜西省農(nóng)家書屋可持續(xù)發(fā)展的困境與對策研究”(項(xiàng)目編號:2017Z057)研究成果之一
【分類號】：G250.76;TP391.3

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本文編號：2118860