基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足，及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题，提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先，在线性插值技术基础上，结合均值和标准差设定动态区间，并通过sigmoid函数平滑调整原始评分，消除用户评分习惯差异。其次，使用时序变换函数量化用户偏好遵循的不同动态模式和遗忘规律，增强用户偏好表示。（剩余15718字）

试读结束

目录
monitor