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電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于改進協同過濾算法的時間權重推薦

基于改進協同過濾算法的時間權重推薦

2021-06-03 | pdf | 1.97 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  傳統的協同過濾算法存在數據稀疏、可擴展性弱和用戶興趣度偏移等冋題,算法運行效率和預測精度偏低。針對上述問題,提出一種改進的 Mini batch K- Means時間權重推薦算法。采用 Pearson相關系數改進MiBatch K- Means聚類,利用改進的聚類算法對稀疏評分矩陣進行聚類,計算用戶興趣評分并完成對稀疏矩陣的填充。考慮用戶興趣隨時間變化的影響,引入牛頓冷卻時間杈重計算攝似度,并基于已填充評分矩陣進行相似度權計算,得到項目最終評分。實驗結果表明,與傳統協同過濾算該算法的平均絕對誤差下降了31.08%,準確率、召回率、門Ⅰ值均有較大提升,具有較髙的評分預測精確。

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