显式评分的重启动随机游走推荐算法研究

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针对目前重启动随机游走推荐算法偏重隐式评分而忽略显式评分的问题,采用监督重启动随机游走算法,使得用户喜爱的项目被访问的概率大于用户不喜爱的项目的概率,从而做出推荐。实验表明,该算法可以有效地提高推荐的准确性。 In view of the current re-start random walk recommendation algorithm emphasizes implicit grading and ignores explicit scoring, the supervised re-start random walk algorithm makes the probability that the user's favorite item is accessed is greater than the probability that the user does not like the item, so as to do Out recommended. Experiments show that this algorithm can effectively improve the accuracy of recommendation.
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