| 融合电影流行性与观影时间的协同过滤算法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：4093 K | |
| 标签： 推荐算法 协同过滤 相似度算法 | |
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| 文档介绍：相似度评估作为协同过滤推荐算法的核心，尽管研究人员对其不断改进，却仍难以在各个维度上充分利用评价数据。针对这一挑战,首先以用户与电影之间的相互影响方式作为切入点，对二者间可能存在的自洽逻辑进行探究，提出了电影流行度计算公式用于对电影进行加权；接着以用户观影时间作为研究对象，探究用户观影喜好的转变与观影时间顺序之间的联系，并结合肯德尔相关系数提出了观影顺序一致性度量公式；最后将以上研究内容与传统相似度算法融合，并基于Netflix Prize数据集与豆瓣电影评价数据集对改进后的相似度算法进行验证。实验结果表明改进后的相似度算法拥有更高的推荐准确度。 | |
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