CAJ | 학술논문

为了解决传统协同过滤推荐算法没有考虑时间上下文而导致推荐准确度不高的问题，本文提出了一种基于遗忘曲线和记忆激活理论的多阶段兴趣度计算函数。首先在相似度计算公式中引入时间权重函数；然后利用在重复学习条件下的艾宾浩斯遗忘曲线模拟兴趣度的多阶段变化；最后基于记忆激活理论给出了重复学习后兴趣度最大值的计算公式。实验表明，该算法与现有的基于时间上下文的协同过滤推荐算法相比有较好的推荐效果。
위료해결전통협동과려추천산법몰유고필시간상하문이도치추천준학도불고적문제，본문제출료일충기우유망곡선화기억격활이론적다계단흥취도계산함수。수선재상사도계산공식중인입시간권중함수；연후이용재중복학습조건하적애빈호사유망곡선모의흥취도적다계단변화；최후기우기억격활이론급출료중복학습후흥취도최대치적계산공식。실험표명，해산법여현유적기우시간상하문적협동과려추천산법상비유교호적추천효과。