【摘 要】
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摘要： 多数传统的推荐算法在追求准确度时，忽略了多样性也是衡量推荐效果不可或缺的指标之一。而一味地提升多样性又势必会造成准确度的极大损失。由此提出依据用户兴趣度和兴趣变化度，在计算出用户兴趣值的基础上，分析不同用户的兴趣偏好情况。再将用户的长期与短期兴趣相结合进行推荐，保障个性化的同时确定用户的多样化程度，生成最终的推荐列表，很好地平衡了推荐结果的准确度与和多样性。 关键词： 长短期兴趣; 准确
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,人工智能应用国家广播电视总局重点实验室
【基金项目】
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媒体融合网络智能协作计算与跨网协同传输(2019YFB1802702),8k/4k超高清视频制作与分发应用创新平台建设(ZJ2020-ZD-009)。
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多数传统的推荐算法在追求准确度时,忽略了多样性也是衡量推荐效果不可或缺的指标之一。而一味地提升多样性又势必会造成准确度的极大损失。由此提出依据用户兴趣度和兴趣变化度,在计算出用户兴趣值的基础上,分析不同用户的兴趣偏好情况。再将用户的长期与短期兴趣相结合进行推荐,保障个性化的同时确定用户的多样化程度,生成最终的推荐列表,很好地平衡了推荐结果的准确度与和多样性。
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