结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐

发布时间：2018-03-28 07:50

  本文选题：推荐系统　切入点：冷启动　出处：《计算机工程与应用》2017年06期

【摘要】：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。
[Abstract]:Aiming at the problems of sparse data, cold start, dynamic change of user characteristics and different users' dependence on the same feature in the recommendation system, A collaborative filtering recommendation based on user feature classification and dynamic time is proposed. Considering the dynamic changes of user features, users are classified according to features to make up for the deficiency of computing similarity. The cold start problem is solved by combining the user characteristics and the user score. The results show that the proposed algorithm can effectively improve the quality of recommendation.
【作者单位】： 江西理工大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.11426121) 江西省教育厅科技基金项目(No.GJJ14434)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1675434