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用戶興趣偏好影響的物質擴散推薦算法

大?。?/span>0.59 MB 人氣:0 2017-12-27 需要積分:1

  針對產品的異質性沒有在推薦算法中得到很好利用的問題,提出一種考慮產品流行度對用戶興趣偏好影響的物質擴散算法。通過模擬物質在用戶一產品二部分網絡上的擴散過程,并且引入產品流行度的可調參數,對產品流行度的影響進行定量刻畫。在三個真實數據集上進行數值實驗結果表明,該算法與經典的物質擴散算法相比,MovieLens、Netflix和Last.FM數據集上的平均排序打分可以分別提高25. 60%、10. 96%和1.2%;推薦列表多樣性分別提高59. 30%、53. 07%和8.59%。所提出的非平衡的物質擴散算法所得到的結果更切合實際。

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