發(fā)布時間：2017-09-19 16:02

  本文關鍵詞：基于評分矩陣填充與用戶興趣的協(xié)同過濾推薦算法

  更多相關文章： 協(xié)同過濾 用戶興趣 用戶偏好度 項目流行度 矩陣填充

【摘要】：針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法評分矩陣稀疏和推薦精度不高的問題,提出一種改進的協(xié)同過濾推薦算法。通過用戶屬性偏好和項目流行度計算用戶對項目的偏好度,結合用戶平均評分對評分矩陣中未評分項目進行填充�？紤]到用戶興趣隨時間的變化,將基于時間的興趣度權重函數(shù)和偏好度引入到項目相似度計算和推薦過程中,確定項目最近鄰集合,從而實現(xiàn)最優(yōu)推薦。實驗結果表明,與傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法相比,該算法較準確地反映了用戶的興趣變化趨勢,并且在有效解決評分矩陣稀疏問題的同時提高了推薦準確率。
【作者單位】： 陜西師范大學計算機科學學院;
【關鍵詞】： 協(xié)同過濾 用戶興趣 用戶偏好度 項目流行度 矩陣填充
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41271387) 西安市科技計劃基金資助項目(SF1228-3) 陜西師范大學院士創(chuàng)新基金資助項目(999521)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 如何從浩瀚的網(wǎng)絡信息中有效地甄別和選擇有價值1概述的信息,進而為用戶提供個性化推薦成為目前研究隨著電子商務、社交網(wǎng)絡的快速發(fā)展,如今的互的重點。個性化推薦技術通過信息過濾解決上述問聯(lián)網(wǎng)領域已進入一個全新的時代。人們在享受便利題,其中應用較廣泛的協(xié)同過濾算法—

【相似文獻】

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本文編號：882552