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| 基于用户兴趣和项目属性的协同过滤算法 | |
| 作者单位： | ;1.河南理工大学计算机科学与技术学院 |
| 摘 要： | 针对传统协同过滤算法不能及时反应用户的兴趣变化、时效性不足而导致推荐精度不高的问题,提出一种基于用户兴趣和项目属性的协同过滤算法。在传统协同过滤基础上综合考虑评分时间、相似度以及项目属性等因素,首先在计算相似度过程中加入基于时间的用户兴趣度权重函数,然后再与项目属性相似度进行融合,最后进行项目预测与推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,所提出的算法与已有的经典算法相比,平均绝对误差降低了3%~6%,有效提高了推荐的准确性。 |
| 关 键 词： | 用户兴趣 项目属性 协同过滤 权重函数 相似度 |
COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM BASED ON USER INTEREST AND ITEM PROPERTIES |
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