【摘 要】
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引入用户的社交网络信息是解决冷启动问题提升推荐效果的有效方法.现有引入社交关系的静态方法忽略用户兴趣的变化导致预测结果滞后,针对这一问题提出一种跨域时序兴趣预测方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472089、61572143);NSFC-广东联合基金(U1501254);广东省自然科学基金(2014A030306004、2014A030308008);广东省科技计划项目(2013B051000076、2015B010108006、2015B010131015);广东特支计划(2015TQ01X140);广州市珠江科技新星(201610010101)
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引入用户的社交网络信息是解决冷启动问题提升推荐效果的有效方法.现有引入社交关系的静态方法忽略用户兴趣的变化导致预测结果滞后,针对这一问题提出一种跨域时序兴趣预测方法,引入用户社交行为信息.首先提出跨域个性化排序模型,实现社交特征和购物特征的跨域融合.其次按时间段划分用户历史行为,提出一种时序特征建模方法.在真实数据集上的验证结果表明,所提出的方法能更有效地预测用户兴趣.
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