一种基于协同过滤的APPS跨类别推荐算法 |
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引用本文: | 申,彦,宋新平,聂,鹏.一种基于协同过滤的APPS跨类别推荐算法[J].情报科学,2017,35(12):86-89. |
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作者姓名: | 申 彦 宋新平 聂 鹏 |
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摘 要: | 【目的/意义】针对主流APPS推荐系统一般仅能推荐同类别APPS的现状,提出了一种基于协同过滤的
APPS跨类别推荐算法(APPSR)。【方法/过程】该算法先对APPS进行聚类,考虑APPS簇间相似度,对未评分APPS
进行评分预测,构建无缺失的用户-APPS评分矩阵。在传统协同过滤技术的基础之上,引入了时间权重函数与热
门APPS惩罚机制,体现了用户兴趣的时效性,消除了热门APPS对推荐结果的影响。根据不同用户对多种APPS的
评分,预测用户对其它类别APPS的喜好,为用户提供跨类别的APPS个性化推荐。【结果/结论】通过实验验证了
APPSR算法的可行性与有效性,为APPS个性化推荐提供了新方法。
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