【摘 要】
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为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法。该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603242,61802251),江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心开放基金资助课题(JXJZXTCX-030)。
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为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法。该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互信息3个因素相结合,描述出不同用户对不同项目类型的兴趣倾向值。通过改进的K-means算法对用户进行分类,并对聚类结果中近邻数量极少的类用户(少数类用户),使用平衡的方法来增加这类用户的近邻数量,避免少数类用户兴趣趋于窄化,以防信息茧房现象的发生。最后将聚类结果与推荐算法结合对少数类用户进行推荐。在MovieLens 100K数据集上的实验对比分析
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