【摘要】：針對協(xié)同過濾算法的信息過期問題,提出一種改進(jìn)的時間加權(quán)協(xié)同過濾算法(NTWCF)。考慮信息隨時間推移導(dǎo)致信息影響力變化的因素,在信息半衰期的啟發(fā)下,引入信息保持期的概念,通過在最近鄰查找階段和預(yù)測評分階段采用一種新穎的時間加權(quán)函數(shù)為項目上的評分賦予不同的時間權(quán)重。電影數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗結(jié)果表明,它在一定程度上大幅度提高了預(yù)測推薦的準(zhǔn)確性。接著,針對算法的實(shí)時性問題,利用時間加權(quán)的項目聚類優(yōu)化NTWCF算法,提出綜合時間權(quán)重和項目聚類的協(xié)同過濾算法(TWICCF),對評分信息時間加權(quán)后再對項目K-means聚類,在為目標(biāo)項目查找最近鄰時只在若干聚類構(gòu)成的項目集中進(jìn)行。相比NTWCF算法,TWICCF算法在推薦準(zhǔn)確度和實(shí)時性上均取得了顯著的提升。
[Abstract]:Aiming at the information expiration problem of collaborative filtering algorithm, an improved time-weighted collaborative filtering algorithm (NTWCF). Is proposed. Considering the factors that lead to the change of information influence over time, and inspired by the half-life of information, the concept of information retention period is introduced. By using a novel time weighting function in the nearest neighbor lookup stage and the prediction scoring stage, different time weights are assigned to the item score. The experimental results on the film data set show that it improves the accuracy of the prediction recommendation to a certain extent. Then, aiming at the real-time problem of the algorithm, using the time-weighted item clustering optimization NTWCF algorithm, a collaborative filtering algorithm, (TWICCF), which synthesizes the time weight and item clustering, is proposed to cluster the item K-means after weighted time of scoring information. Finding nearest neighbors for the target project is only done in a cluster of items. Compared with NTWCF algorithm, TWICCF algorithm has achieved significant improvement in recommendation accuracy and real time.
【作者單位】： 大連東軟信息學(xué)院軟件工程系;大連理工大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：面上基金:在線背包問題的算法和分析(11101065)資助
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2249907