【摘 要】
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在推荐系统中,随时间精确捕获用户偏好能有效提高推荐精度。但基于所有用户的简单时间相关性通常是没有实际意义的,因为不同用户的偏好随着外部环境不同而发生改变。用户时下
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070024)资助
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在推荐系统中,随时间精确捕获用户偏好能有效提高推荐精度。但基于所有用户的简单时间相关性通常是没有实际意义的,因为不同用户的偏好随着外部环境不同而发生改变。用户时下偏好受用户长期偏好和短期偏好的共同影响。为了捕获用户长期和短期偏好,在推荐系统中引入基于会话的时态图STG(Session-based Temporal Graph),提出基于STG的路径融合算法PFA(Path Fusion Algorithm),并生成对某个用户的Top-N物品推荐。使用CiteULike和Delicious两个历史数据集来评估算法的有效性,实验结果表明所提算法在准确度上要高于以往传统算法。
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