【摘 要】
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传统的协同过滤方法利用用户评分数据来生成推荐,没有考虑评价时间和项目类别等其他信息,影响了系统推荐的质量。本文提出一种基于用户偏好动态变化的个性化推荐模型,该方法
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津商业大学信息工程学院
【基金项目】
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天津市自然科学基金企业科技特派员项目(17JCTPJC55100)
论文部分内容阅读
传统的协同过滤方法利用用户评分数据来生成推荐,没有考虑评价时间和项目类别等其他信息,影响了系统推荐的质量。本文提出一种基于用户偏好动态变化的个性化推荐模型,该方法在基于项目类别的基础上,为用户评分时间距离现在较近、较远和周期性评分分别赋予不同的权重。从MovieLens数据集的实验结果表明,该方法消弱了历史短期偏好对推荐质量的影响,准确地反映了用户偏好的动态变化,有效地提高了推荐的准确性。
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