【摘 要】
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协同过滤算法中,相似性计算方法是整个推荐系统的关键,决定着推荐系统的推荐质量,为了提高相似性计算的精准性,提出了一种基于时间衰减的相似性计算方法.该方法在计算用户相
【基金项目】
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教育部规划基金(11YJA860028);福建省科技计划重大项目(2011H6006)
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协同过滤算法中,相似性计算方法是整个推荐系统的关键,决定着推荐系统的推荐质量,为了提高相似性计算的精准性,提出了一种基于时间衰减的相似性计算方法.该方法在计算用户相似性时,考虑目标物品与共同评分物品的相似性,同时在计算用户与物品相似性时,考虑时间信息(用户对物品产生行为的时间)对相似性的影响.实验结果表明,该方法能够有效地避免传统相似性计算方法的不足,使推荐系统获得更好的推荐效果.
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