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摘要:
针对推荐算法的信息过期问题,结合遗忘函数和信息保持期的改进时间权重引入矩阵分解模型,提出一种基于改进时间权重的矩阵分解协同过滤算法(MFTWCF,M F-based and improved time weighted collabora tive filtering),相比前人提出的基于改进时间权重的邻域协同过滤算法(NTWCF,neighborhood-based and improved time weighted collaboratire filering algorithm),准确性显著提升了26.58%.由于过去的信息所包含的特征在随后的时间里可能被用户持续关注,从而增强过期信息对推荐的影响力,所以提出了融合时间权重和类型影响力加强权重的改进算法(MFT TWCF,M F-bosed and imporved time and type weighteel collaborative filtering)修正上述时间权重.电影数据集的实验证明,MFT TWCF算法预测的准确性比M FTWCF算法提高了3.58%,能够取得更好的推荐效果,适用于通过预测评分进行推荐的系统.
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文献信息
篇名 融合时间和类型特征加权的矩阵分解推荐算法
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 协同过滤 推荐系统 影响力加强权重 信息保持期 时间加权 矩阵分解
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 79-87
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.issn.1000-582X.2019.01.008
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 李双庆 重庆大学计算机学院 52 423 12.0 18.0
2 孙天昊 重庆大学计算机学院 24 175 8.0 12.0
3 石鸿瑗 重庆大学计算机学院 2 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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矩阵分解
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