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基于加权Slope One的协同过滤个性化推荐算法

《计算机应用研究》2017年 第8期 | 李桃迎 李墨 李鹏辉   大连海事大学交通运输管理学院 辽宁大连116026
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摘 要:针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程。针对Slope One算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方面的问题,提出了基于用户兴趣遗忘函数和用户最近邻居筛选策略的改进方案,以期提高推荐的质量,同时采用Movie Lens数据集进行了实验验证。实验对比结果佐证了该算法确实提高了推荐准确度并且减少了响应时间。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
【关键词】 推荐算法 协同过滤 邻居选择 用户兴趣遗忘函数
【出 处】 《计算机应用研究》2017年 第8期 2264-2268页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库