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协同过滤是目前推荐系统中最为成功的推荐技术,但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣的变化。针对上述问题,从艾宾浩斯记忆遗忘规律得到启发,提出一种基于资源相似度的协同过滤算法,利用基于指数遗忘的数据权重来逐步减小资源相似度的权重。实验结果表明,该算法显著提高推荐系统的推荐质量。
适应用户兴趣变化的指数遗忘协同过滤算法
【摘 要】
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协同过滤是目前推荐系统中最为成功的推荐技术,但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣的变化。针对上述问题,从艾宾浩斯记忆遗忘规律得到启发,提出一种基于资源相似度的协同
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年13期
【基金项目】
：
广西科学基金资助项目(No.桂科自0832059)
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