基于平滑插值和自適應(yīng)相似矩陣的推薦算法

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摘 要：針對協(xié)同過濾推薦過度依賴共同評分項目導(dǎo)致交互數(shù)據(jù)不足，及不同時間段共享同一相似矩陣無法準(zhǔn)確度量用戶相似度等問題，提出一種基于平滑插值和自適應(yīng)相似矩陣的推薦算法。首先，在線性插值技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合均值和標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)定動態(tài)區(qū)間，并通過sigmoid函數(shù)平滑調(diào)整原始評分，消除用戶評分習(xí)慣差異。其次，使用時序變換函數(shù)量化用戶偏好遵循的不同動態(tài)模式和遺忘規(guī)律，增強用戶偏好表示。（剩余15718字）