基于项目聚类和时间因素改进的推荐算法

发布时间：2017-11-25 11:31

  本文关键词：基于项目聚类和时间因素改进的推荐算法

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【摘要】：针对传统推荐算法忽略时间因素影响的问题,根据用户行为在短期内存在较高的相似性,在计算物品相似度时引入时间衰减函数,提出一种考虑时间因素的物品相似度计算方法。同时基于聚类的思想,对项目作聚类,充分挖掘用户对项目类的兴趣度以及物品在类内的权重关系。基于上述两点对传统的协同过滤推荐算法进行改进,提出一种结合时间因素和项目聚类的TCItem CF算法。实验结果表明,采用改进的推荐算法能够明显改善推荐效果;特别地,在阻尼系数为0.01、时间衰减因子为0.5、聚类数目为160、推荐列表长度为20时,改进的推荐算法相比基于项目聚类的推荐算法Item Cluster推荐准确率提高4.9%。
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;
【基金】：四川省科技创新苗子工程项目(2015060)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言随着互联网和电子商务的发展,个性化推荐技术逐渐成为一种新型的内容提供方式,得到越来越多研究者的关注[1]。目前,几乎所有大型电子商务系统[2]、网络流媒体[3]等都在使用各种形式的推荐系统,它的出现有效地解决了用户如何从海量数据中获取相关信息这一难题。目前主要的

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本文编号：1225906