【摘 要】
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由于传统推荐算法未考虑项目类型和时间对用户兴趣变化的影响。为此,提出一种基于时间权重和用户兴趣变化的协同过滤算法TACF(time and interests collaborative filtering)
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点项目(KJ2015A111),2018安徽高校拔尖人才培育项目(gxbjZD15)
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由于传统推荐算法未考虑项目类型和时间对用户兴趣变化的影响。为此,提出一种基于时间权重和用户兴趣变化的协同过滤算法TACF(time and interests collaborative filtering)。首先,构建用户兴趣分布矩阵,计算用户间的兴趣相似度;其次,引入时间权重函数,计算用户评分相似度;最后,组合两种相似度方法,采用改进的预测评分公式进行计算,提供更加准确的个性化推荐。实验表明,TACF算法不仅能较好地反映用户兴趣的变化,还能提高推荐精确度。
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