| 基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法 |
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| 引用本文： | 王粤,黄俊,郑小楠,李玲玲. 基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(10): 2830-2836. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.10.018 |
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| 作者姓名： | 王粤 黄俊 郑小楠 李玲玲 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065 |
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| 摘 要： | 为进一步提高协同过滤推荐算法的推荐精度,提出一种基于用户兴趣和评分差异的改进混合推荐算法.利用词频-逆向文件频率(TF-IDF)思想对稀疏矩阵进行填充,在计算用户相似度时在传统的修正余弦相似度计算公式中引入两个不同的影响因子来改善用户评分差异的影响,使用两种不同的时间衰减函数用于修正时间因素对用户和项目之间以及用户与用户之间的影响.实验结果表明,该算法能够缓解数据稀疏的问题,有效修正用户评分差异和用户兴趣变化对推荐结果的影响,其推荐精度均优于现有其它改进算法.
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| 关 键 词： | 协同过滤 词频-逆向文件频率 用户兴趣 评分差异 时间衰减函数 |
Improved hybrid recommendation algorithm based on user interest and rating difference |
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| WANG Yue,HUANG Jun,ZHENG Xiao-nan,LI Ling-ling. Improved hybrid recommendation algorithm based on user interest and rating difference[J]. Computer Engineering and Design, 2021, 42(10): 2830-2836. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.10.018 |
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| Authors: | WANG Yue HUANG Jun ZHENG Xiao-nan LI Ling-ling |
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