【摘 要】
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提出融合用户画像的多特征属性来提高性能推荐算法,主要创新在于:①融合用户行为的时序,将用户的历史行为按照时间顺序存储;②收集用户对推荐项目的反馈对目标函数采用机器学
【机 构】
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四川省图书馆信息技术部,电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学外国语学院
【基金项目】
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四川科技厅项目(No.2017SZ0205);四川省高校人文社会科学重点研究基地“科技金融与创业金融研究中心”项目(No.M17JR2018-08)
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提出融合用户画像的多特征属性来提高性能推荐算法,主要创新在于:①融合用户行为的时序,将用户的历史行为按照时间顺序存储;②收集用户对推荐项目的反馈对目标函数采用机器学习来实时优化预测参数;③基于决策树的方法和优化损失函数更新预测参数。通过在Gowalla、Last.fm两个数据集上与采用多个基本推荐算法的结果相比较,该算法有效地优化推荐系统准确性。
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