【摘 要】
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随着5G的逐渐普及,互联网加速发展,网络信息呈指数性爆炸增长。面对海量的数据,用户如何从中找寻到自己所需要的信息,以及信息提供商如何让自己提供的信息被目标用户关注并收取都成为迫切需要解决的问题。为有效应对该问题,人们发明了推荐系统并取得了良好的效果。推荐系统的核心部分是推荐算法,本文通过查阅大量资料文献对推荐算法进行研究与分析,针对算法中存在的用户兴趣迁移、数据稀疏等问题,提出了一种新的基于时间遗
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随着5G的逐渐普及,互联网加速发展,网络信息呈指数性爆炸增长。面对海量的数据,用户如何从中找寻到自己所需要的信息,以及信息提供商如何让自己提供的信息被目标用户关注并收取都成为迫切需要解决的问题。为有效应对该问题,人们发明了推荐系统并取得了良好的效果。推荐系统的核心部分是推荐算法,本文通过查阅大量资料文献对推荐算法进行研究与分析,针对算法中存在的用户兴趣迁移、数据稀疏等问题,提出了一种新的基于时间遗忘和聚类的个性化推荐算法。本文具体研究内容如下:（1）对User-based CF算法进行研究,深入分析用户兴趣变化问题产生原因,提出基于时间遗忘的协同过滤推荐算法。首先通过模拟遗忘曲线建立时间函数,然后考虑不同年龄的用户群体遗忘规律不同,加入遗忘因子构成时间遗忘模型用于对用户评分进行加权。最后对相似度计算方式和评分预测计算方式进行改进。（2）针对数据稀疏性问题,在基于时间遗忘的协同过滤推荐算法基础上继续进行改进。通过用户评分信息和项目特征信息提取出用户对项目特征的偏好,构建用户项目类别偏好矩阵。针对模糊C均值聚类算法（FCM）易陷入局部最优解的问题,基于粒子群算法对FCM算法进行改进,然后把改进后的PSO-FCM聚类算法结合用户偏好矩阵对用户进行聚类,在聚类中进行用户相似度的计算。最终得到基于时间遗忘和聚类的协同过滤推荐算法。本文在Movielens数据集上对本文提出的算法和现有其他算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法有效缓解了用户兴趣变化和数据稀疏性问题,提高了推荐结果的质量。
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