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摘要:
近年来,推荐系统被广泛认为是解决"信息过载"及"信息迷航"的一个有效工具。多准则评分比单一整体评分具有更为丰富的用户个性化偏好信息,但传统的多准则推荐系统研究未考虑到用户兴趣漂移的情况。针对这一问题,本文将时间信息与基于用户的多准则协同过滤算法相结合,在多准则算法中引入基于遗忘规律的艾宾浩斯遗忘曲线拟合用户兴趣漂移,修正用户之间的相似度计算结果。实验结果表明,与传统的多准则协同过滤算法相比,本文提出的算法具有较高的准确度。
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文献信息
篇名 基于时间效应的多准则推荐算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 多准则 推荐系统 时间衰减
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 161-163
页数 3页 分类号 TP182
字数 语种
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 宋祥雨 江西财经大学信息管理学院 3 3 1.0 1.0
2 戚舒梅 江西财经大学信息管理学院 2 0 0.0 0.0
3 曾步鑫 江西财经大学信息管理学院 3 3 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
多准则
推荐系统
时间衰减
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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