【摘 要】
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协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一，但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题，导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对这个问题，本文
【基金项目】
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广西青年科学基金资助项目(0728092);桂林电子科技大学管理科学与工程重点学科建设资助项目
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协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一，但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题，导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对这个问题，本文提出了基于时间加权的协同过滤算法。该算法赋予每项评分一个按时间逐步递减的权重，利用加权后的评分寻找目标用户的最近邻居。实验表明，改进的算法提高了协同过滤推荐系统的推荐质量。
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