【摘 要】
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近年来,网络文学繁荣发展,极大地丰富了网民的业余生活。但用户寻找喜爱的小说需要花费大量的时间,而推荐技术是解决这一问题的有效方案。目前许多中小型小说阅读网站尚未具备令人满意的推荐能力,因此针对中小型小说阅读网站进行的小说推荐研究具有一定意义。传统推荐技术需要应对数据稀疏、冷启动问题的困扰,而社区发现与推荐技术进行结合对降低上述问题的影响有着优良的效果。本文结合NOCD模型和评分预测推荐技术,提出了
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近年来,网络文学繁荣发展,极大地丰富了网民的业余生活。但用户寻找喜爱的小说需要花费大量的时间,而推荐技术是解决这一问题的有效方案。目前许多中小型小说阅读网站尚未具备令人满意的推荐能力,因此针对中小型小说阅读网站进行的小说推荐研究具有一定意义。传统推荐技术需要应对数据稀疏、冷启动问题的困扰,而社区发现与推荐技术进行结合对降低上述问题的影响有着优良的效果。本文结合NOCD模型和评分预测推荐技术,提出了一种可应用于小说推荐的新模型。本文主要工作内容如下:（1）通过用户数据构建用户相似度网络,并利用重叠社区检测的模型NOCD来进行用户网络的社区划分。（2）在重叠社区检测的基础上选择与目标用户归属度较高的社区建立候选用户集,此过程通过对数据平滑技术填充候选用户评分矩阵以降低数据稀疏对推荐过程产生影响的目的。并进一步在寻找目标用户的近邻用户集。（3）利用基于矩阵分解的方法对目标用户进行评分预测,根据预测结果进行最终的推荐。当新用户加入系统时,更新用户社区,以降低冷启动带来的影响。（4）通过对比性实验,证明了本文提出的推荐模型在同等实验条件下能取得更为可观的推荐效果,且在面对数据稀疏问题和冷启动问题时具备良好的表现。
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