基于時間衰減協同偏好獲取方法
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針對現有的推薦系統多采用近鄰用戶的偏好行為來預測當前用戶的偏好，而不考慮用戶的偏好會隨著時間的變化而改變，影響了推薦準確率的問題，提出了一種基于時間衰減與偏好波動的協同偏好獲取方法。首先，基于時間因素、用戶歷史偏好等獲取偏好衰減增量與衰減速度，并據此生成衰減函數，使用衰減函數對用戶歷史行為數據進行衰減修正；其次，基于用戶的歷史偏好分布獲取其偏好波動幅度；最后，將衰減函數與偏好波動幅度分別加入到最近鄰獲取與偏好獲取流程，協同為用戶生成推薦列表。在大規模真實數據集上的實驗結果表明，所提出的方法與基于屬性評分分布的協同過濾（ RDCF）與最優Top-N的協同過濾（OTCF）相比，平均絕對誤差（MAE）值分別降低了近6. 42%和7.73%。實驗結果表明所提方法能夠提高推薦準確度，提升推薦質量。
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