【摘 要】
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用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据,传统协同推荐算法一般只利用评分的数值,而忽视评分产生时间对推荐的作用,但是评分时间特性对推荐系统准确性的影响不容
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用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据,传统协同推荐算法一般只利用评分的数值,而忽视评分产生时间对推荐的作用,但是评分时间特性对推荐系统准确性的影响不容小觑。本文针对这个问题,以传统协同过滤推荐算法为基础,从评分时间角度对推荐算法的相似度计算和评分预测过程进行改进,提出了一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法。算法依据用户对项目的评分及时间计算出一个时间因子,并将时间因子融入到相似度的计算中,使推荐给目标用户的项目更加合理。通过实验进行该算法与现有协同推荐算法的对比,验证了该算法在提高推荐准确性
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