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一种综合标签和时间因素的个性化推荐方法  
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【英文篇名】 Personalized recommendation method based on both tag and time factors
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【作者】 涂金龙; 涂风华;
【英文作者】 TU Jin-long; TU Feng-hua(College of Computer Science; Chongqing University; Chongqing 400044; China);
【作者单位】 重庆大学计算机学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2013年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 社会化标签; 推荐系统; 协同过滤; 时间权值; 相似性;
【英文关键词】 social tag; recommendation system; collaborative filtering(CF); time weight; similarity;
【摘要】 针对现存的基于标签的社会化推荐系统在构建用户兴趣模型时存在的缺陷,提出一种综合标签及其时间信息的资源推荐(TTRR)模型。此模型考虑了用户的兴趣具有时间性的特点,即用户兴趣是随着时间而变化的、用户最近新打的标签更能反映用户近期的兴趣这一特性。为此,在借鉴协同过滤思想的基础上,通过利用标签使用频率信息和项目的标注时间来构建用户评分伪矩阵;在此基础上计算目标用户的最近邻集合;最后根据邻居用户给出推荐结果。通过在CiteULike数据集上进行实验,并与传统的基于标注的推荐方法进行比较,实验结果表明,TTRR模型能够更好地反映出用户的偏好,能够显著地提高推荐准确度。
【英文摘要】 To solve the shortcomings of available user interests modeling methods in existing social tagging systems,this paper proposed a resources recommendation model integrated tag and its time information(TTRR).In this model,it consided the temporal characteristics of the user's interest,that user's preference for products were drifting over time,and the tags that users recently used play a vital to better reflect the recent interest of the user.So,based on the thought of collaborative filtering method,this paper...
【基金】 重庆市自然科学基金资助项目(TSTC2008BB2052)
【更新日期】 2013-05-03
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 0引言当前Internet的广泛应用,信息过载问题也逐渐突出。用户面临着大量的信息,必须花费大量的时间和精力寻找所需的信息,传统的信息搜寻服务方式已经不能更好地满足用户的需求,为此,满足个人需求的个性化服务方式逐渐被人们所关注,于是推荐系统就孕育而生。推荐系统[1]就是根?

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