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题名基于二分网络的长期推荐
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作者
王玫申
张鹏
薛乐洋
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机构
北京邮电大学理学院
北京师范大学复杂系统国际科学中心
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第4期691-700,共10页
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基金
国家重点研发计划(2020YFF0305300)
北京邮电大学提升科技创新能力行动计划(2019XD-A10)。
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文摘
目前在基于二分网络的推荐算法研究中,关注更多的是推荐的短期性能,而在现实生活中,对每一个用户的推荐是一个长期的过程,在线网络会随着时间的推移而发展,并且用户在购物时往往有求新的消费心理,因此长期推荐的多样性也需要更多的关注。针对这些问题,将短期推荐中表现良好的经典算法应用到长期推荐中,发现长期的推荐多样性和准确性逐渐变差;为了改善长期推荐的表现,设计了一个融合时间因子的推荐算法,并将其应用到长期推荐中;实验结果表明,提出的算法在不损失推荐准确性的前提下,显著提高了长期推荐的多样性。
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关键词
推荐系统
二分网络
长期推荐
扩散算法
时间信息
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Keywords
recommender system
bipartite network
long-term recommendation
diffusion-based algorithm
time information
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分类号
N945.13
[自然科学总论—系统科学]
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