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摘要:
针对数据稀疏性,常用的评分矩阵填充方法主要是通过平均数、中位数等进行填充,该文提出一种新的评分矩阵填充方法.利用项目-属性矩阵计算用户对项目属性偏好,由于每个项目都有各自属性,从而可以获得用户对项目的偏好值,以用户平均评分为基准,实现对评分矩阵填充.基于填充后的评分矩阵,又考虑到用户兴趣爱好随时间会发生改变,因此引入时间因子,提出一种基于评分矩阵填充和时间因子的加权slope one算法(FTWSOA).通过时间函数修正评分矩阵,优化的评分数据可以更好地体现用户兴趣爱好随时间变化的情况.在时间加权的评分矩阵下,计算出属性兴趣偏好,在共同评分很少甚至没有时,利用属性兴趣偏好可以较为准确地计算用户相似度.由于在共同很少或者没有时,原始评分矩阵中用户没有交集,而在属性兴趣矩阵下用户会存在交集,因此,使用参数λ将填充矩阵下的用户相似度和属性兴趣偏好矩阵下的用户相似度相结合得到最终的用户相似度,可以缓解在稀疏数据下相似度计算性能差的问题,最后使用加权slope one预测评分时,将时间衰减函数加入到预测公式中来优化预测评分公式.通过在MovieLens100k数据集上的实验表明,相比于其他算法,FTWSOA算法准确度有所提高.
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文献信息
篇名 基于评分填充和时间的加权Slope One算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 矩阵填充 加权slopeone算法 时间因子 FTWSOA 评分预测
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 大数据分析与挖掘
研究方向 页码范围 35-42
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.007
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 舒远仲 56 298 10.0 16.0
2 刘金梅 3 0 0.0 0.0
3 张尚田 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
矩阵填充
加权slopeone算法
时间因子
FTWSOA
评分预测
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
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