文章标题
作者姓名
关键词
单位名称
检索
AI智能检索
学术期刊
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
按期刊分类
医药卫生
(21)
工程技术
(38)
数学与物理
(12)
经济与管理
(12)
人文社科
(41)
化学与材料
(9)
信息通讯
(10)
地球与环境
(25)
生命科学
(2)
首页
>
文章
基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤推荐算法
DOI
:
,
PDF
下载:
73
浏览: 438
作者
:
张志鹏1
;
张尧2
;
任永功1
;
;
;
作者单位
:
1.辽宁师范大学计算机与信息技术学院;2.大连工业大学机械工程与自动化学院
;
;
;
关键词
:
协同过滤算法
;
时间相关度
;
覆盖度
;
预测精度
;
分类精度
;
摘要:
基于物品的协同过滤(IBCF)在计算相似度和预测评分时为所有物品分配相同的权重,提供的推荐往往不能同时具有良好的预测精度和分类精度.因此,文中提出基于时间相关度和覆盖权重的协同过滤算法(TCWCF).将时间相关度函数应用于物品间的相似度计算,提高推荐的预测精度.同时构建覆盖度函数,融入预测评分阶段,提高推荐的分类精度.在MovieLens数据集上的实验表明,TCWCF性能优于IBCF和其它相关算法,可以同时为目标用户提供具有良好预测精度和分类精度的满意推荐.
投稿
相关文章
应用免疫检查点抑制剂慢性阻塞性肺病治疗的探索
体育课与课余体育活动整合研究
品管圈在提高跌倒高危病人复评率的效果观察及应用
摄食训练食物温度的精准分级对脑卒中吞咽障碍患者的影响研究
论存在函数不能用二次迭代函数表示
学术共建
清华大学出版社
北大中文系
国家工程技术数字图书馆
维普网
万方数据库
版权所有 © 2025 世纪中文出版社
京ICP备2024086036号-2