ABSTRACT Ett rekommendationssystem ger personliga rekommendationer om produkter och tjänster till användare. I det traditionella rekommendationssystemet betraktas användarintresset som konstant över tiden, medan användarintresset i själva verket förändras över tiden. Därför blir spårning av användarens intressedrift en nyckel i utformningen av det dynamiska rekommendationssystemet. Det är dock en utmaning att hitta en korrekt och effektiv metod som kan förutsäga användarens intresse drift. För att lösa förutsägelsen problemet med användarintresse drift, antar detta papper kluster och tid påverkansfaktor matris för att övervaka graden av användarintresse drift i klassen och mer exakt förutsäga ett objekts betyg. Vi lägger till en tidseffektfaktor till de ursprungliga referensskattningarna och använder den linjära regressionen för att förutsäga användarens intressedrift. Våra jämförande experiment utförs på tre stora datamängder: MovieLens100K, MovieLens1M och MovieLens10M. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt effektivt kan förbättra förutsägelsens exakthet. INDEX TERMS Collaborativ filtrering, recommender system, koncept drift, tid vikt, MovieLens. Med utvecklingen av informationsteknik och Internet, människor gradvis in i en informationsexplosion era från den tidigare information-scarce ett. Varje dag kommer människor att få en hel del information från olika sätt, men de flesta är värdelösa buller och värdefull information blandas i informationsbuller. För att förbättra effektiviteten måste människor filtrera bort oanvändbar information genom vissa filtreringsmetoder. När användaren har tydliga krav kan hemlig katalog och sökmotor vara ett bra sätt att lösa problemet med informationsöverbelastning [1]. De flesta användarkrav är dock inte tydliga i verkligheten, rekommendationssystemet kom till. Rekommendationssystemet använder användarmodellering och användarhistoriska data för att förutsäga användarens favoritinformation. Denna metod påskyndar överföringseffektiviteten av användbar information och belyser individeringen, jämfört med kompisrekommendation. Samtidigt är rekommendationssystemet fördelaktigt för informationsproducenten att föra vidare användarpopulationens lokalisering. Rekommendationssystemet är ofta uppdelat i flera kategorier: Innehållsbaserad [2] : användaren kommer att rekommenderas de objekt som liknar hans favorit objekt i det förflutna. Samverkansfiltrering [3] : användaren kommer att rekommenderas de objekt som är omtyckta av människor som har samma intressen och hobbyer med användaren. Hybrid: den kombinerar två rekommendationsmodeller för att ge rekommendationer. Collaborative filter recommend system har fått mer uppmärksamhet under de senaste tio åren, eftersom det inte kräver för mycket professionell kunskap och har förmågan att upptäcka modeller som är mer komplexa och svåra att upptäcka. Collaborative filtersystem har två klassiska modeller: närmaste granne modell och latent faktor modell. Närmaste granne modell använder grannar relationer mellan människor eller mellan objekt. I användarbaserad granne modell, användarens närmaste grannar används för att förutsäga objektets betyg som användaren kommer att ge. I objektbaserad granne modell, användarens betyg för objektet förutspås av objektets närmaste granne betyg. Närmaste granne modell ägnar mer uppmärksamhet åt förhållandet mellan människor eller mellan objekt, i stället för förhållandet mellan människor och objekt, vilket minskar en hel del komplexa beräkningar. Men närmaste granne modell har sin egen brist: det inte noggrant analysera användarnas betyg, så att denna modell är bra på att rekommendera objekt och inte bra på att förutsäga betyg. Därför att använda närmaste grannar genereras av kluster. Om användaren u inte betygsätta objekt i, de flesta grannar användare u inte betygsätta objekt i. Vi kan inte få mer exakt bedömningsförutsägelse genom närmaste granne metod.
Sun och Dong REF antar klusterbildning och tidspåverkan faktormatris för att förutsäga användarens intresse driver genom en linjär regression.
Dynamic Model Adaptive to User Interest Drift Based on Cluster and Nearest Neighbors
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}