【摘 要】
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由于移动环境中的用户偏好通常会随着位置的变化而发生改变,传统的协同推荐模型在推荐质量的准确率方面往往较低。为了解决这种问题,该文考虑移动环境中上下文因素,提出了将
【机 构】
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南昌工学院电气与信息工程学院,电子科技大学计算机与科学工程学院
【基金项目】
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2014年南昌工学院科技计划项目课题研究成果(课题编号:GJKJ-14-86)
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由于移动环境中的用户偏好通常会随着位置的变化而发生改变,传统的协同推荐模型在推荐质量的准确率方面往往较低。为了解决这种问题,该文考虑移动环境中上下文因素,提出了将下上文信息融入到协同推荐模型中,提出将上下文预过滤与上下文建模进行结合,构建了一种面向移动环境中上下文感知的协同过滤推荐模型。实验及分析表明,本文提出的协同推荐模型,在改善推荐质量方面具有较好的表现,能够较好的提高推荐的准确性。
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