【摘 要】
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在个性化推荐系统使用的各种各样的技术中,协同过滤算法一直备受关注。然而在实际应用中,由于用户评价过的项目相对于总项目数可谓是冰山一角,数据的稀疏性严重影响了推荐系
【基金项目】
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国家自然科学基金（61473154）
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在个性化推荐系统使用的各种各样的技术中,协同过滤算法一直备受关注。然而在实际应用中,由于用户评价过的项目相对于总项目数可谓是冰山一角,数据的稀疏性严重影响了推荐系统的推荐质量。在加权Slope One算法的基础上提出一种改进算法,考虑了时间因子,从时间跨度和时间序列等角度重新评估已评分项目对未评分项目的评分权重。实验表明,算法在解决稀疏性的同时,拥有更高的准确率。
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