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为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间的相似度,通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明,与CBCF算法相比,该算法推荐准确率提高了28.6 %。
一种自适应的混合协同过滤推荐算法
【摘 要】
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为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,昆士兰大学信息技术与电子工程学院,广东省大数据分析与处理重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2019年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61632016);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA520003)
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