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融合时间衰减函数的改进协同过滤算法

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  • 万方数据
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大数据时代数据量呈爆发式增长,为帮助人们在海量数据中获取自己所感兴趣的信息,推荐系统应运而生.协同过滤在推荐系统中应用广泛,针对传统协同过滤推荐算法数据稀疏、推荐精度较低,不能及时反映用户的兴趣度变化以及时效性不足等缺点,提出了一种融合时间衰减函数的改进协同过滤推荐算法.此算法在传统协同过滤算法的基础上综合考虑了时间因素的影响,用户兴趣会随着时间而变化,用户在短时间内感兴趣的物品具有更高的相似性,参考人类记忆遗忘特性,拟合人类记忆遗忘曲线得到时间衰减函数作为权重因子,在计算相似度和用户偏好程度时同时融入时间衰减函数对算法进行约束,提高短时间内物品相似度和用户兴趣度的权重,实现短期和长期兴趣度融合.实验结果表明,改进后的方法能在一定程度上提高传统推荐算法的精确率和召回率,验证了时间衰减函数的有效性.
An Improved Collaborative Filtering Algorithm Incorporating Time Decay Function

殷佳莉、江智威、杨毅、刘培培

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成都理工大学 信息科学与技术学院(网络安全学院、牛津布鲁克斯学院) ,四川 成都 610059

推荐算法 协同过滤 人类记忆遗忘特性 时间衰减函数 兴趣偏好

国家自然科学基金青年基金

11905020

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.029

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(4)
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