本文關鍵詞：融合標簽特征和時間上下文的協(xié)同過濾推薦算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：推薦系統(tǒng)是解決信息過載問題的有效方法,而協(xié)同過濾通過挖掘用戶行為信息來預測用戶偏好,是現(xiàn)今廣泛應用的推薦方法.但傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法存在數(shù)據稀疏,推薦精度不高的問題.而標簽信息能夠豐富用戶(資源)之間的聯(lián)系,從而提高推薦精度.通過標簽信息來構造用戶和資源的特征矩陣,進一步融合到基于鄰域的協(xié)同過濾推薦算法中,預測用戶對資源的評分.同時考慮了用戶評分的時間上下文影響,降低預測誤差.在真實的數(shù)據集上驗證,該推薦算法與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法相比,有效的預測用戶評分,提高推薦精度.
【作者單位】： 山東師范大學信息科學與工程學院;山東省分布式計算機軟件新技術重點實驗室;
【關鍵詞】： 協(xié)同過濾 標簽特征 時間上下文
【基金】：山東省優(yōu)秀中青年科學家科研獎勵基金項目(2010BSE14022)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 2(山東省分布式計算機軟件新技術重點實驗室,濟南250014)E-mail:chixieyinghun@163.com1引言在信息急速膨脹的時代,想要準確有效的為用戶提供所需的信息變得越來越困難.搜索引擎的出現(xiàn)在一定程度上緩解了用戶的信息負擔,但呈現(xiàn)給用戶同樣的搜索結果,無法針對用戶的興趣愛好主

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