【摘 要】
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基于网络结构的推荐方法存在过度推荐＂热门资源＂,忽略推荐＂冷门资源＂的问题。然而实际中＂冷门资源＂更契合用户个性化的偏好需求,因此通过挖掘＂冷门资源＂来提高推荐结果的新颖性成为推
【基金项目】
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国家自然科学基金（71461017）
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基于网络结构的推荐方法存在过度推荐＂热门资源＂,忽略推荐＂冷门资源＂的问题。然而实际中＂冷门资源＂更契合用户个性化的偏好需求,因此通过挖掘＂冷门资源＂来提高推荐结果的新颖性成为推荐算法研究方向之一。通过改进网络结构的推荐算法来提高对＂冷门资源＂的推荐：首先,构建用户-项目-特征词关联网络结构;其次,将用户对项目的评分差作为用户-项目能量传递的权值提高推荐准确性,将项目所具有的特征词的信息熵作为项目-特征词能量传递的权值增加＂冷门资源＂的推荐;最后,利用线性加权生成推荐列表。在MovieLens数据集上的实
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