基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法

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为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。 In order to improve the accuracy of user similarity calculation and the accuracy of knowledge push, a collaborative filtering push algorithm based on popular item punishment and user interest change is proposed. The algorithm first clusters knowledge items, then introduces user interest function in each category to predict the score of un-rated knowledge items in each class, and then introduces the weight coefficient of popular items in the calculation of user similarity of each class , To punish the impact of popular items on user similarity; Finally, push the introduction of user interest over time weight coefficient. The experiment also uses MovieLens dataset to test. The results show that the improved algorithm has a significant improvement in the accuracy of the push than the traditional collaborative filtering algorithm.
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