【摘 要】
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文中从用户行为及时间效应两方面出发,研究出了基于用户行为数据的个性化推荐算法。首先,研究了基于用户行为数据时间效应的推荐算法,分析根据线性时间加权推荐算法中的问题
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文中从用户行为及时间效应两方面出发,研究出了基于用户行为数据的个性化推荐算法。首先,研究了基于用户行为数据时间效应的推荐算法,分析根据线性时间加权推荐算法中的问题。其次,由于用户兴趣并不只是单纯的根据时间的线性变化,其主要是根据时间段发生变化,故文中分析了与时间窗口技术结合的推荐算法。最后,结合时间效应及并行化推荐算法进行改进,实现了个性化推荐算法。结果表示,此推荐算法能够对推荐结果进行优化,使算法精准性得到有效的提高。
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