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一种融合用户属性和时间效应的协同过滤推荐工作方法 

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申请/专利权人:山东大学

摘要:本发明涉及一种融合用户属性和时间效应的协同过滤推荐工作方法,属于推荐系统领域,本发明通过在皮尔斯用户相似度的基础上融合时间效应和共同评分权重系数,更好地解决用户的兴趣和偏好的变化与偏移;同时,融合了用户的年龄和职业静态属性,针对用户个人能够进行更好地个性化推荐。本发明在皮尔斯相似度基础上融合了用户属性和时间效应,相比于传统皮尔斯相似度预测准确度有明显提高,而且也在一定程度上缓解用户兴趣变化导致的预测失准,提高了用户个性化推荐能力。

主权项:1.一种融合用户属性和时间效应的协同过滤推荐工作方法,其特征在于,包括如下步骤;1根据数据集建立用户评分矩阵和用户评分时间矩阵,同时获取用户属性;2利用用户评分时间矩阵和时间衰减公式获得融合时间效应的皮尔斯相似度,然后结合Jaccard相似度得到融合时间和共同评分权重系数的皮尔斯相似度,同时,根据用户属性并结合皮尔斯相似度得到融合用户属性的皮尔斯相似度;3将融合时间和共同评分权重系数的皮尔斯相似度与融合用户属性的皮尔斯相似度进行加权,得到最终的相似度计算公式;4根据步骤3得到的最终的相似度获取每个用户最相似的k位邻居;5根据最近邻居集合的评分对未评分的目标用户进行预测评分。

全文数据:

权利要求:

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