【摘 要】
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近十年来,协同过滤(CF)推荐系统成功地为用户提供了个性化的产品和服务。然而,用户—物品矩阵的稀疏性、推荐精度不高等问题仍然是一个挑战。针对这些问题,在矩阵分解模型基
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目(2015JY0178,2014GZ0109,2015KZ002,2015JY0030);国家自然科学基金资助项目(61472064);中央高校基本科研基金资助项目(ZYGX2014J051,ZYGX2014J066)
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近十年来,协同过滤(CF)推荐系统成功地为用户提供了个性化的产品和服务。然而,用户—物品矩阵的稀疏性、推荐精度不高等问题仍然是一个挑战。针对这些问题,在矩阵分解模型基础上,提出了耦合用户和物品辅助信息的矩阵分解混合协同过滤框架;然后,基于此框架又提出了耦合物品属性信息相似度(COS)的过滤模型。大规模真实数据集上的实验表明,该模型不但可以有效解决物品相似度度量问题,而且相比传统方法,尤其是在物品特征非常稀疏的情况下,推荐准确性得到了有效改进。
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