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摘要

针对传统的基于内容的推荐算法存在的属性冗余或无关属性特征干扰问题，提出一种基于用户可靠信息的文献推荐算法LR_RUI（Literature Recommendation algorithm based on Reliable User Information）。改进传统的用户画像刻画，引入时间衰减因子，动态调整用户兴趣特征，通过所提概率模型确定所需的属性个数，选取关键属性得到用户可靠信息，最后根据用户之间的相似性生成更符合用户个性化偏好的文献推荐列表。实验结果表明，与传统算法CB相比，NDCG@10提高了0.11，Precision提高了0.2，MRR提高了0.3，更好地实现个性化推荐。

关键词

推荐算法；用户偏好；用户可靠信息；文献推荐

参考文献

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作者简介

李家慧（2000—），女，汉族，山西吕梁人，硕士在读，研究方向：推荐算法。