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融合时间上下文的熵驱动的协同过滤算法

夏竹青  王竹婷  
【摘要】:个性化推荐技术中的协同过滤算法,不需要分析项目的内容就可以进行推荐,因而得到广泛应用。针对基于内存的协同过滤算法存在的问题,提出了一种融合时间衰减函数和信息熵的相似度计算方法。首先,采用熵驱动的用户相似度模型来度量评分的相对差值;然后,针对用户兴趣随时间而发生变化的问题,采用时间衰减函数对评分差值的权重进行调整,从而对模型进行优化。在电影评价数据集ml-100k上对改进算法的有效性进行实验验证,结果表明,此算法能有效提升推荐系统的性能。

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