本文關(guān)鍵詞：改進的基于標簽的協(xié)同過濾算法

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【摘要】：針對現(xiàn)存的基于標簽的個性化推薦系統(tǒng)在構(gòu)建用戶興趣模型時未充分挖掘用戶真正的興趣愛好,且未考慮到時間因素對推薦結(jié)果的影響,提出一種改進的基于標簽的協(xié)同過濾算法(ITCF)。該算法將用戶評分融入到用戶對標簽權(quán)重的計算中,考慮用戶不同興趣程度的項目對推薦結(jié)果的影響,并使用指數(shù)漸進遺忘函數(shù)和時間窗口相結(jié)合的方法來捕捉用戶興趣的變化。在數(shù)據(jù)集Movielens上的實驗證明,改進后的算法在precision、hit-rank以及NDCG三個評價指標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】： 暨南大學信息科學技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 標簽 指數(shù)漸進遺忘函數(shù) 時間窗口 準確率
【基金】：廣東省科技計劃項目(No.2014B010103004,No.2014B050505011)
【分類號】：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目來預(yù)測某個用戶對變了以往信

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