作者：叶锡君; 袁培森; 郭小清; 闫智慧; 何婧推荐算法协同过滤个性化用户兴趣项目周期用户相似度项目相似度线性融合
摘要：协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。
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