基于反事实推理的时间上下文协同过滤推荐

作     者：李旭军 殷孜 吕强 LI Xu-jun;YIN Zi;LYU Qiang

作者机构：常州工学院经济与管理学院江苏常州213032 

基　　金：全国统计科学研究基金项目(2018LY86) 常州工学院校级重点科研基金项目(YN1707) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第10期

页      码：2876-2883页

摘      要：为在推荐算法中有效地融合用户行为的时间特性,提出基于反事实推理的时间上下文协同过滤推荐算法。采用替代式类型的反事实推理,假设用户行为的时间间隔服从负指数分布;运用切比雪夫不等式搜寻偏离负指数分布的数据点,刻画用户行为的阵发性和间歇性;以用户行为发生时间偏离负指数分布的程度量化行为间的相似度;避免定量刻画用户行为时间分布特征,保证算法的普适性。对比实验结果表明,该算法能有效提升推荐效果。

主 题 词：时间上下文 反事实推理 相似度 协同过滤 切比雪夫不等式 

学科分类：08[工学] 081203[081203] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.10.024

馆 藏 号：203105225...