【摘 要】
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基于二分网络优化的推荐算法以物质扩散算法和热传导算法为基础,但是到目前为止,此类算法并未充分考虑到用户在对资源选择偏好的时间效应,而时间效应则是推荐算法中需要考虑
【机 构】
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山东师范大学 信息科学与工程学院,济南,250358山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,济南,250358;
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基于二分网络优化的推荐算法以物质扩散算法和热传导算法为基础,但是到目前为止,此类算法并未充分考虑到用户在对资源选择偏好的时间效应,而时间效应则是推荐算法中需要考虑的重要因素之一.针对这一问题,提出一种融合物质扩散热传导和时间效应的推荐算法,首先将物质扩散算法和热传导算法混合使用,然后在此基础上,根据用户对资源选择偏好主要受近期选择资源的影响,同时用户的兴趣也会有一定的保留,分别引入两个调节因子增加用户对资源选择偏好的时间效应.实验结果表明,所提出的算法在推荐的准确性和多样性方面都有显著的提高.
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