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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：阙正昊,邓明通,刘学军,李斌,
单位：南京工业大学计算机科学与技术学院,南京211816；
关键词：主题模型,矩阵分解,多样倾向度,项目疲劳函数,推荐多样性,
基金：江苏省重点研发计划(社会发展)资助项目(BE2015697)；国家自然科学基金资助项目(61203072)；；
为了解决推荐列表偏向于热门项目，多样性差的问题，提出了ARIFDP算法（aggregation recommendation algorithm for embedding item fatigue and diversity preference）。首先通过对用户历史反馈数据分析用户的多样性偏好，得出用户的多样倾向度，进而构造了与评价次数负相关的项目疲劳函数，最终将矩阵分解与项目疲劳函数相聚合，并加入多样倾向度调节项目疲劳函数所占权重，增加了冷门项目被推荐的概率。实验结果表明，ARIFDP算法能在保证准确率的前提下有效提高推荐结果的多样性。
来源：2019年第11期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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