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[目的/意义] 为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法/过程] 提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果/结论] 实验结果证明:预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速度、准确率和新颖性方面都有显著提升。 相似文献
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Cauchy—Schwarz不等式的几种推广形式 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析和研究Cauchy-Schwarz不等式及积分不等式的基础上,通过归纳和类比的方法,得到了新推广的Cauchy-Schwarz不等式的有限和幂次型与无限和幂次型及其相应的积分型形式,并给出了十分简洁有趣的证明. 相似文献
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