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摘要
【目的】为了解决传统的协同过滤算法在对用户兴趣建模时出现的推荐准确度下降问题,提出改进算法。【方法】在已有算法的基础上提出一种基于受限随机游走的协同过滤算法,分别构建了基于用户和基于项目的信任网络,通过受限随机游走捕捉并反映用户的兴趣变化及项目流行趋势。【结果】与主流的推荐算法相比,本算法能更有效地捕捉项目流行度和用户兴趣的变化趋势。【结论】本算法避免了盲目游走,降低了推荐误差,提高了推荐准确度。
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【目的】为了解决传统的协同过滤算法在对用户兴趣建模时出现的推荐准确度下降问题,提出改进算法。【方法】在已有算法的基础上提出一种基于受限随机游走的协同过滤算法,分别构建了基于用户和基于项目的信任网络,通过受限随机游走捕捉并反映用户的兴趣变化及项目流行趋势。【结果】与主流的推荐算法相比,本算法能更有效地捕捉项目流行度和用户兴趣的变化趋势。【结论】本算法避免了盲目游走,降低了推荐误差,提高了推荐准确度。
