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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>融合社交關系和時間因素的主題模型推薦算法

      融合社交關系和時間因素的主題模型推薦算法

      2021-05-12 | rar | 2.37 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　用戶的行為偏好往往會受到社交關系、時間變化等多種因素影響，只考慮單一因素會導致構建的用戶興趣模型比較片面，難以準確地產生推薦。為此，融合用戶社交關系和時間因素，提出一種主題模型推薦算法。利用主題模型對用戶標注行為進行主題建模，得到用戶-物品概率矩陣。根據用戶標注物品的時間計算用戶標注行為的時間權重，將其與用戶的標注行為權重相結合，計算基于時間的用戶相似度。對用戶的社交關系與基于時間的用戶相似度進行加權處理得到用戶的權重，在此基礎上，考慮其他響，計算用戶對物品最終的偏好權重，并根據排名產生推薦結果。在Last.fm數據集上的實驗結果表明，診面地考慮用戶特征，有效提高推薦的質量。

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