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摘要:
根据长尾理论,被反馈次数少的项目所包含的反馈信息并不少于被反馈次数较高的,传统的协同过滤算法中缺乏考虑冷门项目在最终的项目推荐过程中的影响力,对此,提出了一种改进的协同过滤推荐模型.通过对冷门项目的分析筛选,在用户相似性计算时提高冷门项目所占的比重,以体现用户的个性和兴趣.此外,考虑到时间效应的影响,在兴趣预测过程中引入时间因子.实验结果表明,提出的算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 综合项目权值分配与时间相关的协同过滤模型
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 反馈次数 协同过滤 个性化推荐 时间因子
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 智能控制
研究方向 页码范围 2234-2238
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 3564字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.11.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 窦桂琴 中原工学院计算机学院 18 88 5.0 9.0
2 朱彦松 中原工学院计算机学院 20 71 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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节点文献
反馈次数
协同过滤
个性化推荐
时间因子
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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