【摘 要】
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传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象.针对上述问题
【机 构】
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南京师范大学计算机科学与技术学院,南京师范大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503188）、江苏省自然科学基金（BK20150982）.
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传统基于项目的协同过滤算法离线计算项目间的相似度,提高了向用户推荐的速度,但极大的数据稀疏度影响了推荐质量,且该算法也忽略了用户兴趣随时间变化这一现象.针对上述问题,提出了一种融合项目聚类和时间权重的动态协同过滤算法,根据用户偏好对项目进行聚类,找出类别偏好相似的候选邻居,再在候选邻居中搜寻最近邻,排除与目标项目共同评分较少的项目干扰,提高了搜寻相似项目的准确性.同时,引入时间权重来反映用户兴趣随时间的变化,从整体上提高推荐质量.在Movie Lens数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出算法的推荐质
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