【摘 要】
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为了提高电子商务推荐系统的性能,提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型,并针对该模型提出了一种新的推荐算法——融合可信度和时效标签的商品推荐
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562086,61462079,61363083,61262088)
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为了提高电子商务推荐系统的性能,提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型,并针对该模型提出了一种新的推荐算法——融合可信度和时效标签的商品推荐算法.该模型算法改善新项目的冷启动问题;提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法,将这3种评估方法融合,通过调节参数α,β和γ平衡因子,判断这3种评估方法的影响因素权值,从而提高推荐的准确度.结果表明该推荐算法既有较高的准确度,也有较高的新颖度,并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动问题.
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