【摘 要】
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传统的用户协同过滤算法没有考虑用户偏好随时间上下文的动态变化.文章提出一种融合时间上下文的个性化营养饮食推荐方法,在传统的用户协同过滤算法基础上融入时间上下文,首
【基金项目】
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2019年度安徽高校自然科学研究一般项目(编号KJ2019H05)的成果之一
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传统的用户协同过滤算法没有考虑用户偏好随时间上下文的动态变化.文章提出一种融合时间上下文的个性化营养饮食推荐方法,在传统的用户协同过滤算法基础上融入时间上下文,首先通过引入时间效应函数和食材季节敏感函数加权得到融合时间上下文的评分权重模型,进行用户相似度改进和预测评分,得出符合用户动态偏好的个性化食材推荐列表.然后通过NSGA-Ⅱ非支配遗传算法对推荐食材进行多目标营养素优化,得到同时兼顾营养需求和用户动态偏好的个性化饮食推荐方案.在实际数据集上的实验结果表明,该算法的推荐准确率高于传统推荐算法,优化结果符
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