计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
7期
1744-1747
,共4页
协同过滤%相似性反馈机制%平均绝对误差%平均评分时间%平均推荐时间
協同過濾%相似性反饋機製%平均絕對誤差%平均評分時間%平均推薦時間
협동과려%상사성반궤궤제%평균절대오차%평균평분시간%평균추천시간
传统的基于内存的协同过滤算法存在可扩展性不足的问题,而基于模型的协同过滤算法由于模型数据的滞后,造成推荐质量不高.针对以上情况,提出一种基于用户实时反馈的协同过滤算法,该算法在用户提交项目评分之后能实现对推荐模型数据的实时更新,从而更精确地反映用户的兴趣变化.实验结果表明,该算法能够有效地提高推荐精确度并且大幅地缩短了推荐时间.
傳統的基于內存的協同過濾算法存在可擴展性不足的問題,而基于模型的協同過濾算法由于模型數據的滯後,造成推薦質量不高.針對以上情況,提齣一種基于用戶實時反饋的協同過濾算法,該算法在用戶提交項目評分之後能實現對推薦模型數據的實時更新,從而更精確地反映用戶的興趣變化.實驗結果錶明,該算法能夠有效地提高推薦精確度併且大幅地縮短瞭推薦時間.
전통적기우내존적협동과려산법존재가확전성불족적문제,이기우모형적협동과려산법유우모형수거적체후,조성추천질량불고.침대이상정황,제출일충기우용호실시반궤적협동과려산법,해산법재용호제교항목평분지후능실현대추천모형수거적실시경신,종이경정학지반영용호적흥취변화.실험결과표명,해산법능구유효지제고추천정학도병차대폭지축단료추천시간.
