软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2014年
11期
49-50
,共2页
协同过滤%用户兴趣%用户特征%个性化推荐
協同過濾%用戶興趣%用戶特徵%箇性化推薦
협동과려%용호흥취%용호특정%개성화추천
协同过滤技术是个性化推荐系统中最经典的代表，但传统的协同过滤技术也面临着冷启动、数据稀疏性等弊端，加上协同过滤技术很少考虑用户兴趣随时间变化和用户特征等因素，导致推荐质量不尽如人意。在传统协同过滤的基础上，结合用户兴趣变化和用户特征两方面，提出一种改进算法的协同过滤技术，与传统技术相比推荐质量显著提高。
協同過濾技術是箇性化推薦繫統中最經典的代錶，但傳統的協同過濾技術也麵臨著冷啟動、數據稀疏性等弊耑，加上協同過濾技術很少攷慮用戶興趣隨時間變化和用戶特徵等因素，導緻推薦質量不儘如人意。在傳統協同過濾的基礎上，結閤用戶興趣變化和用戶特徵兩方麵，提齣一種改進算法的協同過濾技術，與傳統技術相比推薦質量顯著提高。
협동과려기술시개성화추천계통중최경전적대표，단전통적협동과려기술야면림착랭계동、수거희소성등폐단，가상협동과려기술흔소고필용호흥취수시간변화화용호특정등인소，도치추천질량불진여인의。재전통협동과려적기출상，결합용호흥취변화화용호특정량방면，제출일충개진산법적협동과려기술，여전통기술상비추천질량현저제고。
