TY -的A2 - 1月,Naeem盟——张,秀山PY - 2022 DA - 2022/01/13 TI -智能推荐算法基于用户模型的多媒体英语远程教育资源SP - 2012700六世- 2022 AB -基于理解和比较各种主要的推荐算法,本文侧重于协同过滤算法,提出了协同过滤推荐算法与改进的用户模型。首先,该算法考虑了得分差异引起的不同的用户评分习惯当表达喜好和采用解耦规范化用户评分数据归一化法;其次,考虑用户兴趣的忘记转变随着时间的推移,遗忘函数是用来模拟分数的遗忘规律,和时间遗忘是引入用户的重量分数提高推荐的准确性;最后,提高相似度计算在计算最近邻集合。根据皮尔逊相似性计算,介绍了有效重量系数获得更准确和可靠的最近邻集合。该算法建立了离线用户模型,使得该算法有更好的推荐效率。两组实验设计的基础上,平均绝对误差(MAE)。一组实验测试了算法中的参数,和另一组的实验与其他算法相比,该算法。实验结果表明,该方法具有更好的性能在推荐准确性和推荐效率。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2012700 - 10.1155 / 2022/2012700摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER