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摘要:
提出了一种基于时间加权的混合推荐方法.该方法分为离线和在线两个阶段,离线阶段根据目标用户对物品的评价等信息得到与目标用户有相似兴趣的邻居,并构建物品描述模型;在线阶段根据目标用户和邻居用户的评价行为构建用户描述模型.由于用户兴趣会随外部因素而产生概念漂移,因此在算法中引入衰减系数以提高推荐质量.在滑动窗口模型下,每隔一定时间间隔,更新用户模型和相似群组,产生个性化的推荐.实验结果表明,该算法能实时反映用户兴趣,提高推荐系统的准确率,有较高的用户满意度.
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文献信息
篇名 时间加权的混合推荐算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 个性化推荐 时间权重 混合推荐 Logistic函数
年,卷(期) 2016,(z2) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 451-454
页数 4页 分类号 TP301
字数 5061字 语种 中文
DOI
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 陈崚 扬州大学信息学院计算机系 150 1914 19.0 39.0
5 李娟 金陵科技学院计算机工程学院 15 46 4.0 6.0
6 邹凌君 金陵科技学院信息化建设与管理中心 10 38 4.0 5.0
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研究主题发展历程
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个性化推荐
时间权重
混合推荐
Logistic函数
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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