| 融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：1320 K | |
| 標簽： 協(xié)同過濾 推薦算法 懲罰因子 | |
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| 文檔介紹：協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標進行推薦，常被應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此，提出一種新的相似度改進算法，改進后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法，形成了一種新的相似性度量模型。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗證改進后的算法，實驗結(jié)果表明，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%，推薦質(zhì)量有了明顯提升。 | |
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