基于時間和自適應(yīng)TOP-N的圖書推薦算法研究
作者：韓思絮 上海大學(xué)圖書情報檔案系; 上海201900
摘要：[目的/意義]為緩解信息過載問題,本文提出一種基于時間和自適應(yīng)TOP-N的圖書推薦算法--RTAT(Book recommendation based on Rating and Time and Adaptive Top-N Algorithm),能夠?qū)τ脩羿従尤后w進行更為準(zhǔn)確地劃分,對提高圖書推薦系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量具有重大意義。[方法/過程]TOP-N算法是推薦系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵算法,然而傳統(tǒng)TOP-N算法在對圖書用戶進行鄰居選取時并未考慮鄰居間的相互性。本文就傳統(tǒng)TOP-N算法進行改進--在進行近鄰選取時,將相互性作為一個重要篩選條件,利用近鄰集對用戶進行圖書推薦。[結(jié)果/結(jié)論]對真實圖書評分數(shù)據(jù)進行算法檢驗的結(jié)果表明,在考慮時間因素下,RTAT算法的圖書推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為87.2%,相較于傳統(tǒng)TOP-N算法提高了10.8%。RTAT算法能夠獲取更為合理的鄰居關(guān)系,并達到提升推薦系統(tǒng)性能的目的。
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