电脑与电信
電腦與電信
전뇌여전신
COMPUTER & TELECOM
2012年
3期
51-52,58
,共3页
推荐技术%兴趣变化%协同过滤%基于时间的数据权重
推薦技術%興趣變化%協同過濾%基于時間的數據權重
추천기술%흥취변화%협동과려%기우시간적수거권중
recommendation technology%interest change: collaborative filtering%time-based data weight
传统的协同过滤算法中忽视了用户的兴趣变化，一定程度上影响了推荐质量，因此本文引入了基于时间的数据权重，在此基础上研究了基于用户兴趣变化的协同过滤技术。实验表明基于用户兴趣变化的协同过滤技术能够及时发现用户的兴趣变化，提高系统的推荐质量。
傳統的協同過濾算法中忽視瞭用戶的興趣變化，一定程度上影響瞭推薦質量，因此本文引入瞭基于時間的數據權重，在此基礎上研究瞭基于用戶興趣變化的協同過濾技術。實驗錶明基于用戶興趣變化的協同過濾技術能夠及時髮現用戶的興趣變化，提高繫統的推薦質量。
전통적협동과려산법중홀시료용호적흥취변화，일정정도상영향료추천질량，인차본문인입료기우시간적수거권중，재차기출상연구료기우용호흥취변화적협동과려기술。실험표명기우용호흥취변화적협동과려기술능구급시발현용호적흥취변화，제고계통적추천질량。
Traditional collaborative filtering algorithms ignores the change of the user interest, which affects the quality of recommendation in a certain extent. This article introduces time-based data weight, and researches on the collaborative filtering technology based on the change of user interest. Experimental results show that this technology can discover the change of user interest timely, and improve the system recommendation quality.
