Kort text, baserad på plattformen för web2.0, fick snabb utveckling på relativt kort tid. Rekommendationssystem som analyserar användarens intresse genom korta texter blir allt viktigare. Samverkansfiltrering är en av de mest lovande rekommendationsteknikerna. De befintliga samarbetsfiltreringsmetoderna tar dock inte hänsyn till att användarens intresse kan drivas bort. Detta leder ofta till en stor skillnad mellan resultatet av rekommendationer och användarens verkliga krav. I detta dokument, enligt den traditionella samverkande filtreringsalgoritm, föreslås en ny personlig rekommendationsalgoritm. Den spårade användarens intresse genom att använda Ebbinghaus Glömma Curve. Vissa experiment har gjorts. Resultaten visade att den nya algoritmen verkligen skulle kunna bidra till att göra sig av med användarens försenade intressen och upptäcka deras realtidsintressen för mer korrekta rekommendationer.
CFA algoritmen anses vara en av de mest effektiva och effektiva algoritmer som används för närvarande REF.
Research of Collaborative Filtering Recommendation Algorithm for Short Text
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational Chemistry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}