【摘 要】
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推荐系统在电子商务中应用广泛,协同过滤是推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一。随着电子商务系统数据不断增加,用户-项目评分矩阵稀疏性问题日趋明显,成为推荐系统的瓶颈
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61370091);国家科技支撑计划项目(2015BAB07B00)
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推荐系统在电子商务中应用广泛,协同过滤是推荐系统中应用最为成功的推荐技术之一。随着电子商务系统数据不断增加,用户-项目评分矩阵稀疏性问题日趋明显,成为推荐系统的瓶颈。本文提出基于LDA的协同过滤改进算法,提升稀疏评分矩阵下的推荐质量。首先,根据用户与项目评分矩阵,建立LDA模型,得到用户-项目概率矩阵,作为协同过滤的原始数据;然后根据属性对项目聚类,对用户-项目概率矩阵进行裁剪;最后,考虑上下文信息,在传统协同过滤相似度计算基础上,通过引入时间因子函数改进相似度计算公式。在Movie Lens数据集上的实
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