【摘 要】
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针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程。针对Slope One算法未考虑用户
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2014BAH24F04);国家社科基金资助项目(15CGL031);中央高校基本科研业务费资助项目(3132016306)
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针对传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏、运行效率低下等问题,分析了较传统协同过滤算法更加高效准确的Slope One算法的优点、原理及流程。针对Slope One算法未考虑用户兴趣变化和用户相似性这两方面的问题,提出了基于用户兴趣遗忘函数和用户最近邻居筛选策略的改进方案,以期提高推荐的质量,同时采用Movie Lens数据集进行了实验验证。实验对比结果佐证了该算法确实提高了推荐准确度并且减少了响应时间。
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