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融合占有度的时间遗忘协同过滤混合推荐算法研究

高慧敏  
【摘要】:信息技术的发展和网络用户数量的增多造成了信息超载的问题。协同过滤推荐就是解决这个问题的重要手段。但是,使用协同过滤进行个性化推荐的应用受到数据稀疏、可扩展性等问题的严重困扰。从不同角度引入新的因子可以有效地缓解以上问题。以电影推荐为背景,本文的研究内容主要包括下几个方面。首先,分析传统的协同过滤优缺点。考虑到用户兴趣会随时间的流逝发生改变的实际情况,在传统的协同过滤算法的相似计算步骤中加入了时间衰减因子,来减小时间对推荐结果产生的不良影响。其次,考虑到传统相似性度量方法在数据稀疏情况下得到的相似性存在过高或过低的情况,提出占有度的概念,使用占有度加权策略来优化相似性计算,使得根据相似性得出的推荐邻居更加可靠,从而提高推荐准确度。然后,综合基于项目和基于用户协同过滤方法的优点,提出频繁度的概念,通过频繁度支持因子有策略地动态融合基于项目的协同过滤方法和基于用户的协同过滤方法,形成了一种基于时间遗忘的混合算法,利用混合算法进行推荐。最后,基于以上设计思路进行实验,实现融合占有度和时间遗忘的混合算法。使用平均误差来评价实验结果,验证占有度加权、时间衰减以及使用频繁度支持因子形成的混合算法的提高推荐准确度、缓解数据稀疏的能力。


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