产品时效性感知的个性化推荐算法

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在实际生活中,许多产品具有时效性,人们对于新产品和旧产品的选择通常会基于不同的理由.因此,在推荐中应该考虑这种差异.然而,目前的推荐算法中并没有考虑这种差异性.文中在分析产品时效性的基础上,提出一种时效性感知的个性化推荐方法,它采用了联合矩阵分解的算法,将产品按时效性划分为多个矩阵,再将其联合训练.这样既考虑到了时效性,又克服了产品的稀疏性,并且联合训练又可以得到产品的某种特征向量,挖掘划分成多个部分的时效性产品之间的内部联系.并将流行度作为正则化项.实验表明,该方法可以得到具备良好的推荐性能.
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