【摘 要】
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在针对用户标签的个性化推荐中,为解决因热门标签和资源所导致的标签推荐准确性不足的问题,文章提出了一种融合时间权重的张量分解模型,通过对用户标注标签事件的时间信息建
【机 构】
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南京工业大学经济与管理学院,南京中医药大学卫生经济管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（15BTQ052）;江苏高校哲学社会科学研究基金项目（2017SJB0316）;江苏高校哲学社会科学重点研究基地招标课题（JDS215005)
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在针对用户标签的个性化推荐中,为解决因热门标签和资源所导致的标签推荐准确性不足的问题,文章提出了一种融合时间权重的张量分解模型,通过对用户标注标签事件的时间信息建模,计算时间权重,再将权重融入张量分解模型,最后利用分解后的特征向量进行推荐。基于Bibsonomy和LastFM数据集进行的实验结果表明,算法在准确率-召回率和F1指标上均高于其他流行标签推荐模型。通过时间权重的引入,构建融合时间权重的张量分解标签推荐模型,对个性化标签推荐的准确性有较好的提升。
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