【摘 要】
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为了解决当前推荐方法在向网络用户提供个性化推荐服务时,由于没有考虑时间因素导致最终推荐结果与用户实际需求偏差较大、推荐覆盖率较低、收敛速度较慢,且容易出现过拟合等
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学技术项目《基于Blackboard网络平台教育数据挖掘研究》NJZY033;内蒙古师范大学自然科学基金《基于三维自适应协同推荐算法研究》2013ZRYB09
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为了解决当前推荐方法在向网络用户提供个性化推荐服务时,由于没有考虑时间因素导致最终推荐结果与用户实际需求偏差较大、推荐覆盖率较低、收敛速度较慢,且容易出现过拟合等问题,提出了基于局部低秩张量分解的协同过滤推荐方法,该方法在构建网络用户信息模型基础上,采用余弦相似度、Pearson相关系数、Jaccard相关系数三种不同方法计算网络用户对相同项目的评分相似度,实现了基于用户信息模型的协同过滤推荐,为了使得最终推荐结果具有更好的扩展性和推荐准确性、实时性,需要同时考虑用户、项目以及服务方这三个因素来预测网络用
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