【摘 要】
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在协同过滤推荐中,由于存在评分数据稀疏问题,使用户与用户之间的相似度计算不准确,进而对系统的推荐质量产生影响;但标签信息的出现为改进相似度计算提供一个新的数据来源。
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在协同过滤推荐中,由于存在评分数据稀疏问题,使用户与用户之间的相似度计算不准确,进而对系统的推荐质量产生影响;但标签信息的出现为改进相似度计算提供一个新的数据来源。因此,通过提出一种改进用户相似度的度量方法来缓解稀疏性问题。该方法通过考虑标签信息以及评分信息来共同计算用户间相似度,有效利用用户与标签之间的联系,弥补仅利用评分数据计算相似度的不足。实验结果表明,改进的相似度方法更能区分用户与用户间的相似度,有效提高近邻选择的正确性,进一步提高推荐算法中的准确度和召回率,从而提高推荐系统的推荐性能。
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