融合信任因子和时间因子的协同过滤推荐算法理论和实践研究  

作　　者：凌婷 

机构地区：[1]广东交通职业技术学院基础教学部,广东广州510800

出　　处：《信息记录材料》2024年第10期207-209,共3页Information Recording Materials

基　　金：2022年度广东交通职业技术学院校级教科研课题项目(GDCP-ZX-2022-026-N1)。

摘　　要：随着大数据时代的到来,推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,其重要性日益凸显。协同过滤推荐算法作为推荐系统的核心算法之一,面对个性化的用户需求和复杂的大数据环境,仍面临着诸多挑战。因此,本研究致力于通过融合信任因子,引入时间因子,对协同过滤推荐算法进行理论上的深化和实践上的研究,旨在提高推荐的准确性,为后续的实践研究提供理论基础。

关 键 词：协同过滤推荐 信任因子 时间因子 相似度 数据稀疏性 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]