【摘 要】
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为提高基于时间加权的协同过滤推荐算法的相似度精度,提出一种在基于时间加权的协同过滤算法基础上结合评分预测的方法。利用评分预测方法得出相应的评分数据,根据总体相似性
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目(黔科合J字LKS[2013]29号)
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为提高基于时间加权的协同过滤推荐算法的相似度精度,提出一种在基于时间加权的协同过滤算法基础上结合评分预测的方法。利用评分预测方法得出相应的评分数据,根据总体相似性赋予部分预测评分一个合理的用户评分时的时间刻度,在经过上述两步处理的评分矩阵上利用时间加权方法计算相似度。使用MovieLens数据集对该算法、传统协同过滤算法和基于时间加权的协同过滤算法进行对比,对比实验结果表明,相比传统协同过滤算法和基于时间加权的协同过滤算法,该算法的平均误差分别降低了近5%和3%,当邻居个数为80时,其准确率最高达到29.
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