【摘 要】
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多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题,没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题,提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF,该算
【基金项目】
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山东省科技发展计划项目(No.2014GGX101011);山东建筑大学博士基金(No.XNBS1523);济南市软科学计划项目(No.201704065)
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多数基于标签的推荐算法都存在推荐方式单一的问题,没有充分利用社会关系等其他信息。针对这一问题,提出了一种融合信任关系、时间因子和标签信息的个性化推荐算法TTLMF,该算法在现有基于标签的个性化推荐算法的基础上,充分利用了用户之间的信任关系和当前上下文的时间信息,使得推荐项目更加符合用户的需求。在公共数据集last.fm上进行了实验,结果表明TTLMF算法在准确率、召回率、Fmeasure以及覆盖率这四个指标上具有更好的推荐效果,一定程度上缓解了数据稀疏性和用户的冷启动问题.
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