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融合用户时效偏好的推荐算法

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在推荐系统中,随时间精确捕获用户偏好能有效提高推荐精度.但基于所有用户的简单时间相关性通常是没有实际意义的,因为不同用户的偏好随着外部环境不同而发生改变.用户时下偏好受用户长期偏好和短期偏好的共同影响.为了捕获用户长期和短期偏好,在推荐系统中引入基于会话的时态图STG (Session-based Temporal Graph),提出基于STG的路径融合算法PFA(Path Fusion Algorithm),并生成对某个用户的Top-N物品推荐.使用CiteULike和Delicious两个历史数据集来评估算法的有效性,实验结果表明所提算法在准确度上要高于以往传统算法.

推荐算法、会话、时态图、偏好融合

41

TP301.6(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金61070024

2014-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

394-399

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

41

2014,41(z1)

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