【摘 要】
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协同过滤作为目前应用最成功的个性化推荐技术,在电子商务、社交网络等领域得到了广泛应用。然而,当此类算法应用到个性化医疗推荐领域时,由于个人医疗行为本身的复杂性和多
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州大学信息网络省重点开放实验室,河南工业大学信息科学与工程学院,中原工学院计算机学院
【基金项目】
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教育部博士点专项科研基金(20114101110007);河南省创新人才项目(2011HASTIT003);河南省科研重点项目(13A520562);河南省高等学校重点科研项目(15A520028);河南省基础与前沿技术研究项目(152300410047)资助
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协同过滤作为目前应用最成功的个性化推荐技术,在电子商务、社交网络等领域得到了广泛应用。然而,当此类算法应用到个性化医疗推荐领域时,由于个人医疗行为本身的复杂性和多样性,出现了推荐准确率下降的问题。针对这一问题,提出一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法,使用权重因子来综合衡量不同用户行为对推荐质量的影响,并引入重合依赖度的概念来修正传统的相似度度量方法。在收集的Top-md数据集上的实验结果表明,该算法能够全方位表达用户的就医偏好和意愿,有效提高个性化医疗推荐系统的推荐质量。
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