本文作者：王道平；李志隆；杨岑；成功正常投稿发表论文到《系统工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。
【论文正文预览】：1引言随着互联网的普及以及电子商务的快速发展,信息和知识的产生量成爆炸式的增长。为了在海量的信息中寻找用户真正需要的内容并及时提供给用户,众多的电子商务企业网站都研发了各自的个性化知识推送系统,这些系统中最核心的内容是其推送算法[1]。目前应用最广泛的是传统的
【文章分类号】：C93
【稿件关键词】：协同过滤热门物品惩罚知识项聚类用户兴趣变化
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【稿件标题】：基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法
【作者单位】：北京科技大学东凌经济管理学院;
【发表期刊期数】：《系统工程》2014年01期
【期刊简介】：《系统工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，系统工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN43-1115/N，国际刊号：ISSN1001-4098。系统工程杂志社由湖南省社会科学院主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，被公认誉为......更多系统工程杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5097/)投稿信息
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