【摘 要】
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协同过滤算法是个性化推荐系统中一种常用算法,但实际应用时还存在着数据稀疏性,用户兴趣变化和扩展性等问题。针对稀疏性问题,采用预测评分策略填充原始矩阵,减小稀疏性对算
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金资助(2015MS0613),国家自然科学基金资助项目(61363052),内蒙古工业大学科学研究重点项目(ZD201317)
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协同过滤算法是个性化推荐系统中一种常用算法,但实际应用时还存在着数据稀疏性,用户兴趣变化和扩展性等问题。针对稀疏性问题,采用预测评分策略填充原始矩阵,减小稀疏性对算法精度的影响。针对用户兴趣动态变化问题,把时间因素的影响考虑进去,改变不同时刻评分的权重,解决对用户兴趣更新不及时所导致的推荐结果不够全面、准确的问题。针对算法在面临大数据处理时的扩展性问题,将改进后的算法移植到云平台,利用Hadoop在分布式计算、存储等方面的优势解决。实验结果证明,改进后的算法对上述算法得到较好的解决。
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