【摘 要】
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协同过滤算法是实现推荐系统最重要的技术之一。随着时间的推移,用户对物品的偏好会不断地发生变化,物品自身的流行度也会随时间不断地发生变化。目前常用的推荐算法如基于邻
【机 构】
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内蒙古大学计算机学院,天津大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“在线评论偏差对商家信誉和平台收益的影响及纠偏措施研究”,批准号:71862027
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协同过滤算法是实现推荐系统最重要的技术之一。随着时间的推移,用户对物品的偏好会不断地发生变化,物品自身的流行度也会随时间不断地发生变化。目前常用的推荐算法如基于邻域的协同过滤算法itemCF、userCF和隐语义模型算法FunkSVD、BiasSVD、SVD++都没有考虑到时间因素对推荐系统推荐质量的影响。而时间信息是一种非常重要的上下文信息,应该在算法中加以利用。本文使用Sigmoid函数和流行度函数将时间因素融入到了BiasSVD算法中,成功的设计出了一个融合时间信息的新算法Time-BiasSVD。
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