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基于交集占比与时间衰减的协同过滤推荐算法研究

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摘要

针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏和用户兴趣变化问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法(IPTDCF).在用户相似度计算中融入评分交集项目占比因子,针对用户兴趣变化问题在评分预测计算中融入时间衰减函数,提高推荐算法的准确性.仿真实验表明,改进后的算法在推荐准确度上优于传统算法.

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来源
《软件导刊》 |2017年第5期|24-27|共4页
作者
吴峥; 陈俊; 李灵芳; 胡伟健;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院;

四川成都 611756;

西南交通大学信息科学与技术学院;

四川成都 611756;

思特沃克软件技术(成都)有限公司;

四川成都 611000;

北京京东尚科信息技术有限公司;

北京 100195;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
协同过滤; IPTD-CF; 交集占比; 时间衰减;

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