【摘 要】
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传统的协同过滤算法只根据用户对资源的评分单方面地挖掘用户兴趣,未能对用户兴趣进行划分,忽略了用户兴趣随时间推移发生的变化,影响了推荐质量。为解决上述问题,提出一种能
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽理工大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170060);安徽省学术和技术带头人及后备人选学术科研活动经费资助项目(2015D046);安徽省高等学校优秀拔尖人才培育项目(gxbj ZD2016044)
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传统的协同过滤算法只根据用户对资源的评分单方面地挖掘用户兴趣,未能对用户兴趣进行划分,忽略了用户兴趣随时间推移发生的变化,影响了推荐质量。为解决上述问题,提出一种能适应用户兴趣变化和有效挖掘用户兴趣的推荐算法。在传统协同过滤算法基础上考虑了标签对推荐的影响,通过标签聚类将用户的兴趣进行划分,并在标签和用户评分2个方面对目标用户的相似用户进行二重选择。考虑到用户可能会因时间的推移发生兴趣变化,在计算标签和评分权重时融入了时间因子,以对其在时间维度上进行修正。实验结果表明,改进后的算法能更好地挖掘用户兴趣,适
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