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为了解决传统协同过滤算法数据稀疏而导致的推荐不准确等问题,引入商品属性值的概念,根据改进后的用户相似度填充用户-属性矩阵,最后对物品兴趣程度及商品属性评分和进行加权推荐。通过在电影数据集MovieLens上的实验表明,改进后的算法能够显著提升推荐准确率。
一种基于用户和商品属性挖掘的协同过滤算法
【摘 要】
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为了解决传统协同过滤算法数据稀疏而导致的推荐不准确等问题,引入商品属性值的概念,根据改进后的用户相似度填充用户-属性矩阵,最后对物品兴趣程度及商品属性评分和进行加权
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2020年23期
【基金项目】
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国家自然科学基金(60122543)
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