本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的基于標(biāo)簽的協(xié)同過濾算法

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【摘要】：針對(duì)現(xiàn)存的基于標(biāo)簽的個(gè)性化推薦系統(tǒng)在構(gòu)建用戶興趣模型時(shí)未充分挖掘用戶真正的興趣愛好,且未考慮到時(shí)間因素對(duì)推薦結(jié)果的影響,提出一種改進(jìn)的基于標(biāo)簽的協(xié)同過濾算法(ITCF)。該算法將用戶評(píng)分融入到用戶對(duì)標(biāo)簽權(quán)重的計(jì)算中,考慮用戶不同興趣程度的項(xiàng)目對(duì)推薦結(jié)果的影響,并使用指數(shù)漸進(jìn)遺忘函數(shù)和時(shí)間窗口相結(jié)合的方法來捕捉用戶興趣的變化。在數(shù)據(jù)集Movielens上的實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)后的算法在precision、hit-rank以及NDCG三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均取得了較好的推薦效果,其推薦的質(zhì)量和效果均優(yōu)于傳統(tǒng)方案。
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 標(biāo)簽 指數(shù)漸進(jìn)遺忘函數(shù) 時(shí)間窗口 準(zhǔn)確率
【基金】：廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.2014B010103004,No.2014B050505011)
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1引言薦算法等[3]。其中,協(xié)同過濾推薦算法作為一種基于用推薦系統(tǒng)[1-2]作為一種解決“信息超載”[1]問題的有效戶行為數(shù)據(jù)的推薦算法,其基本思想是根據(jù)其他志趣相工具,被廣泛應(yīng)用到各類門戶網(wǎng)站和電子商務(wù)中。它改投的用戶過去打分或購買過的項(xiàng)目來預(yù)測(cè)某個(gè)用戶對(duì)變了以往信

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：983881