【摘 要】
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针对传统推荐算法在近邻寻找时忽略了系统自身群组特性的问题,依据项目内容与分类标签间的高关联性,对项目类别标签进行聚类,提出一种系统主题生成算法.基于同一时间段内相同
【机 构】
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东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨,150040
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针对传统推荐算法在近邻寻找时忽略了系统自身群组特性的问题,依据项目内容与分类标签间的高关联性,对项目类别标签进行聚类,提出一种系统主题生成算法.基于同一时间段内相同主题的项目具有较高相似性的思想,在计算类内项目相似度时考虑了项目的评分和时间相似性.对于跨主题分布的项目,在评分预测阶段引入了主题偏重系数对类内评分进行加权计算.根据上述理论思想对传统的协同过滤推荐算法进行改进,提出一种基于系统主题挖掘的协同过滤算法.实验结果表明,该算法对传统算法中存在的问题进行了改善且推荐精度有所提高.
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