【摘 要】
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现有近似邻居集选取方法存在分类较粗、标签缺失等问题,在移动服务方面无法取得较好的效果。为此,提出一种有效的近似邻居集选取方法。通过改进短文本相似度计算方法,基于服
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（JBK1407119）, 四川省教育厅科技金融与创业金融基地课题（JR201512）
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现有近似邻居集选取方法存在分类较粗、标签缺失等问题,在移动服务方面无法取得较好的效果。为此,提出一种有效的近似邻居集选取方法。通过改进短文本相似度计算方法,基于服务介绍内容,求出移动服务之间的相似度,根据服务相似度,改进用户相似度计算方法,得到用户之间非对称的有向相似度,给出分步筛选法,解决由于冷启动等原因引起的目标用户近似邻居集数量庞大的问题。实验结果表明,该方法的准确率高于关键词重叠法和余弦法。
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