计算机辅助工程
計算機輔助工程
계산궤보조공정
COMPUTER AIDED ENGINEERING
2007年
2期
69-73
,共5页
协同过滤%兴趣变化%非线性逐步遗忘
協同過濾%興趣變化%非線性逐步遺忘
협동과려%흥취변화%비선성축보유망
针对传统的协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法没有考虑用户兴趣变化、导致其推荐质量较差的问题,借鉴心理学遗忘规律,提出非线性逐步遗忘协同过滤算法.该算法依据评价时间减小每项评分的重要性,并在此基础上确定用户间的相似度.最后基于MovieLens数据集对本算法进行测试,实验结果表明该算法在准确性方面优于传统的协同过滤算法.
針對傳統的協同過濾(Collaborative Filtering,CF)算法沒有攷慮用戶興趣變化、導緻其推薦質量較差的問題,藉鑒心理學遺忘規律,提齣非線性逐步遺忘協同過濾算法.該算法依據評價時間減小每項評分的重要性,併在此基礎上確定用戶間的相似度.最後基于MovieLens數據集對本算法進行測試,實驗結果錶明該算法在準確性方麵優于傳統的協同過濾算法.
침대전통적협동과려(Collaborative Filtering,CF)산법몰유고필용호흥취변화、도치기추천질량교차적문제,차감심이학유망규률,제출비선성축보유망협동과려산법.해산법의거평개시간감소매항평분적중요성,병재차기출상학정용호간적상사도.최후기우MovieLens수거집대본산법진행측시,실험결과표명해산법재준학성방면우우전통적협동과려산법.
