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针对推荐系统中数据稀疏、冷启动和用户特征动态变化及不同用户对同一特征依赖程度不同等问题的影响，提出了结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐。考虑用户特征动态变化的同时将用户依据特征分类以弥补计算相似度的不足，并将用户特征和用户评分相结合解决冷启动问题。结果表明该算法能有效提高推荐质量。
结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐
【摘 要】
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针对推荐系统中数据稀疏、冷启动和用户特征动态变化及不同用户对同一特征依赖程度不同等问题的影响，提出了结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐。考虑用户特征动态变化
【机 构】
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江西理工大学理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2017年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11426121),江西省教育厅科技基金项目(No.GJJ14434).
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