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摘要:
针对经典的热传导推荐算法准确度低以及物质扩散推荐算法多样性低的问题,提出一种基于热传导和物质扩散的混合推荐算法.考虑用户活跃度对推荐算法的影响,通过引入可调参数θ调节用户活跃度对推荐效果的影响,实现资源的重新分配,进而获得更好的推荐结果.实验结果表明,当θ取得最优值时,相比改进前的热传导和物质扩散混合算法,该算法在Netflix数据集上,精确率和多样性分别提高了约5.81%和4.15%.在MovieLens数据集上,精确率和多样性分别提高了约5.08%和3.60%.
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Lagrange插值逼近
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 改进的热传导和物质扩散混合推荐算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 协同过滤 物质扩散 用户活跃度 混合推荐 推荐算法
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 247-252
页数 6页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.03.041
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 李学明 重庆大学计算机学院 53 688 15.0 24.0
2 杨卫芳 重庆大学计算机学院 2 19 2.0 2.0
3 乔保学 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 1 6 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
物质扩散
用户活跃度
混合推荐
推荐算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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