【摘 要】
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为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,中国移动通信集团吉林省公司网优中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61771220）
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为解决因网络信息严重过载而导致用户获取有效信息困难的问题,笔者提出一种混合式网络信息推荐算法。首先为每个用户建立主题模型,同时应用该算法结合牛顿冷却定率平衡时间因素对用户偏好所产生的影响进行分析,再分别通过改进的协同过滤方法和基于内容的推荐方法满足用户对信息的多样性和个性化的需求。通过实践证明,该算法在推荐的准确率和召回率方面表现良好,对用户偏好的预测效果良好,是有效的推荐方法。
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