原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
目前已有各种推荐算法来解决互联网的信息过载问题,其中物质扩散算法和热传导算法是近年来颇受关注的两种推荐算法.物质扩散算法虽然具有较高的准确率,但推荐结果集中在少数热门物品上,缺乏多样性,而热传导算法虽然具有较好的多样性,但准确率又明显偏低.为了解决这对矛盾,提出了一种混合算法.新算法在相似性计算模型上融合了两种传统算法的优点,增加了一个调节参数来抑制系统对热门物品的过度推荐.实验结果表明,在一定的参数条件下,新算法在准确率和多样性两个指标上能够超越传统算法,并且该算法在平衡准确率和多样性这一对矛盾时表现得比传统算法更好.
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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 一个改进的物质扩散—热传导混合推荐算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 推荐算法 准确率 多样性 物质扩散 热传导
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3224-3227
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.11.006
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 黄龙军 绍兴文理学院计算机科学与工程系 31 113 7.0 8.0
2 沈士根 绍兴文理学院计算机科学与工程系 25 69 4.0 6.0
3 周海平 绍兴文理学院计算机科学与工程系 10 40 4.0 6.0
4 周洪波 贵阳学院数学与信息科学学院 6 18 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
推荐算法
准确率
多样性
物质扩散
热传导
研究起点
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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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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