【摘 要】
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针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF)。该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间。引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合。实验从平均绝对误差、平
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61073021,61272438,60970012,61202376）, 上海市科委资助项目（12511502704,11511500102,10DZ1200200）, 上海市教委科研创新基金资助项目（13ZZ112,13YZ075）
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针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF)。该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间。引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合。实验从平均绝对误差、平均排序分和命中率三个指标来表明改进算法能有效提高推荐的准确性。
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