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摘要:
在个性化推荐系统使用的各种各样的技术中,协同过滤算法一直备受关注.然而在实际应用中,由于用户评价过的项目相对于总项目数可谓是冰山一角,数据的稀疏性严重影响了推荐系统的推荐质量.在加权Slope One算法的基础上提出一种改进算法,考虑了时间因子,从时间跨度和时间序列等角度重新评估已评分项目对未评分项目的评分权重.实验表明,算法在解决稀疏性的同时,拥有更高的准确率.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于时间因子的Slope One协同过滤推荐算法
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 协同过滤 数据稀疏性 Slope One 时间
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TP311
字数 5713字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.10.001
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 唐振民 南京理工大学计算机科学与工程学院 191 2436 26.0 40.0
2 吕建勇 南京理工大学计算机科学与工程学院 7 131 4.0 7.0
3 陆胜伟 南京理工大学计算机科学与工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (35)
共引文献  (671)
参考文献  (9)
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同被引文献  (10)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
数据稀疏性
Slope One
时间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导