结合时间上下文挖掘学习兴趣的协同过滤推荐算法

被引：7

作者：

鄂海红

宋美娜

李川

江周峰

机构：

[1] 北京邮电大学计算机学院

来源：

北京邮电大学学报 | 2014年 / 37卷 / 06期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

推荐系统; 协同过滤; 时间上下文; 学习兴趣挖掘;

D O I：

10.13190/j.jbupt.2014.06.010

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

提出了一种基于时间上下文的协同过滤推荐(TCCF-LI)算法,实现了基于高校图书馆图书借阅记录数据上的学生学习兴趣挖掘.在传统协同过滤算法上引入时间上下文信息,既考虑了大尺度用户群体爱好的趋同性,又兼顾了小尺度个体用户爱好的短时相关性,获得了更高的推荐性能.在实际数据集上的实验结果表明,该算法在推荐精准度、召回率等方面比传统推荐算法有较好表现.

引用

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