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研究了时间窗口对基于10种用户相似性指标的个性化推荐算法的影响。在标准数据集MovieLens上的实验结果表明,只采用大约12.56%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可以平均提高27.17%,而推荐列表多样性可以平均提高3.28%,极大地降低大规模数据所带来的计算复杂性问题。
时间窗口对个性化推荐算法的影响研究
【摘 要】
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研究了时间窗口对基于10种用户相似性指标的个性化推荐算法的影响。在标准数据集MovieLens上的实验结果表明,只采用大约12.56%的用户近期历史记录,所得到的推荐结果准确性可
【机 构】
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上海理工大学复杂系统科学研究中心
【出 处】
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复杂系统与复杂性科学
【发表日期】
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2015年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61374177,71371125,71171136）, 上海市一流学科建设项目（XTKX2012）
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