【摘 要】
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协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的、最成功的推荐技术。随着电子商务站点用户和商品项数量的不断增长,用户评分数据稀疏性问题成为User-based协同过滤推荐算法的
【机 构】
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合肥工业大学管理学院 合肥 230009
【出 处】
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信息系统协会中国分会第二届学术年会
论文部分内容阅读
协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛应用的、最成功的推荐技术。随着电子商务站点用户和商品项数量的不断增长,用户评分数据稀疏性问题成为User-based协同过滤推荐算法的瓶颈。针对上述问题,提出了群体兴趣偏向度的计算方法,将其应用于电子商务协同过滤中对用户-项目评分矩阵空缺值的预测,从而在提高最近邻搜寻准确度的同时也缓解了数据稀疏性问题。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。
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