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公开(公告)号：CN115129995A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210813660.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明提供了一种面向用户长短期兴趣衰减变化的电影推荐方法，该方法包括如下步骤：首先采用基于电影评分时间序列的混合相似度度量方法度量电影间的相似性。接着，将电影数据集中的用户结合历史观影记录采用TF‑IDF理论构建用户兴趣画像模型。然后，然后采用基于艾宾浩斯理论的用户长短期兴趣衰减模型构建用户长短期兴趣模型。在最终推荐给用户待推荐电影时结合电影的特征与用户的兴趣画像以及兴趣衰减模型进行个性化推荐。本发明在进行用户电影推荐时，考虑到用户兴趣的动态漂移，结合时间信息，电影特征与用户兴趣度进行推荐，更好的提升推荐准确度。
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