【摘 要】
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利用上下文信息来提高推荐准确率并增强用户体验是当前推荐领域研究热点之一,然而现有的上下文感知推荐算法依然面临数据稀疏性问题的挑战。为了进一步缓解数据稀疏性问题,本
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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广西可信软件重点实验室(KX201625)资助项目,广西密码学与信息安全重点实验室(GCIS201617)资助项目,研究生创新基金(GDYCSZ201469)资助项目
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利用上下文信息来提高推荐准确率并增强用户体验是当前推荐领域研究热点之一,然而现有的上下文感知推荐算法依然面临数据稀疏性问题的挑战。为了进一步缓解数据稀疏性问题,本文提出一种基于用户类别偏好相似度及联合矩阵分解的推荐算法(Joint matrix factorization with user category preference,JMF-UCP),它结合用户评分数据及用户类别偏好进行物品推荐,以解决用户评分数据稀疏时评分预测准确率低的问题。算法的时间复杂度随着数据量的增加呈线性增长,因此适用于大规模数据
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