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结合用户特征分类和动态时间的协同过滤推荐

作者:谢霖铨; 梁博群推荐系统冷启动用户特征动态时间相似性计算

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。

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计算机工程与应用

《计算机工程与应用》(CN:11-2127/TP)是一本有较高学术价值的大型半月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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