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改进的基于标签的协同过滤算法  
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【英文篇名】 Improved collaborative filtering algorithm based on tags
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 郭彩云; 王会进;
【英文作者】 GUO Caiyun; WANG Huijin; College of Information Science and Technology; Jinan University;
【作者单位】 暨南大学信息科学技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 08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】 协同过滤; 标签; 指数渐进遗忘函数; 时间窗口; 准确率;
【英文关键词】 collaborative filtering; tags; exponential gradually forgotten function; time window; precision;
【摘要】 针对现存的基于标签的个性化推荐系统在构建用户兴趣模型时未充分挖掘用户真正的兴趣爱好,且未考虑到时间因素对推荐结果的影响,提出一种改进的基于标签的协同过滤算法(ITCF)。该算法将用户评分融入到用户对标签权重的计算中,考虑用户不同兴趣程度的项目对推荐结果的影响,并使用指数渐进遗忘函数和时间窗口相结合的方法来捕捉用户兴趣的变化。在数据集Movielens上的实验证明,改进后的算法在precision、hit-rank以及NDCG三个评价指标上均取得了较好的推荐效果,其推荐的质量和效果均优于传统方案。
【英文摘要】 In view of the existing personalized recommendation system based on tags in the construction of user interest model which does not both fully mine user's real interest and take into account the impact of the time factor on the recommendation results, an improved collaborative filtering algorithm based on tags(ITCF)is proposed. The algorithm integrates user's ratings into calculation of the weight of tags, considers the impact of user's different interest on the results of the project, and uses a combination...
【基金】 广东省科技计划项目(No.2014B010103004,No.2014B050505011)
【更新日期】 2016-05-09
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1引言荐算法等[3]。其中,协同过滤推荐算法作为一种基于用推荐系统[1-2]作为一种解决“信息超载”[1]问题的有效户行为数据的推荐算法,其基本思想是根据其他志趣相工具,被广泛应用到各类门户网站和电子商务中。它改投的用户过去打分或购买过的项目来预测某个用户对变了以往信息

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