Resumen

En este estudio, nos centramos en el problema de la expiración de la información al utilizar el algoritmo tradicional de filtrado colaborativo y proponemos un nuevo algoritmo de filtrado colaborativo integrando el factor tiempo (ITWCF). Este algoritmo considera la atenuación de la influencia de la información con el tiempo, introduce un período de retención de la información basado en el período de semidescarga de la información, y propone una función ponderada por el tiempo, que se aplica a la selección de vecinos más cercanos y la predicción de puntuaciones para asignar diferentes pesos temporales a las puntuaciones. Además, para mejorar aún más la calidad de la selección de vecinos más cercanos y aliviar el problema de la dispersión de datos, se propone un método para calcular la tendencia del sentimiento de los usuarios mediante el análisis de las características de las reseñas de los usuarios para extraer las actitudes de los usuarios sobre los elementos revisados, lo que amplía la matriz de puntuaciones. El factor tiempo y la tendencia del sentimiento se integran luego en el algoritmo de agr

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Factor de tiempo; Algoritmo de filtrado colaborativo; Caducidad de la información; Tendencia de sentimiento; Selección del vecino más cercano; Rendimiento predictivo
• Keywords:Time factor; Collaborative filtering algorithm; Information expiration; Sentiment tendency; Nearest neighbor selection; Predictive performance