【摘 要】
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随着互联网的迅速发展,解决信息过载变得尤为重要,推荐系统是目前解决以上问题的最有效途径。并且在国内外吸引了深入研究,获得了广泛应用。基于三部图的协同过滤是依据用户
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379089,41604114),西南石油大学创新创业基金会(SWPUSC16-003),四川省教育厅自然科学基金(Grant 16ZA0060)
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随着互联网的迅速发展,解决信息过载变得尤为重要,推荐系统是目前解决以上问题的最有效途径。并且在国内外吸引了深入研究,获得了广泛应用。基于三部图的协同过滤是依据用户对物品、用户对标签的选择关系来设计的算法。本文在三部图基础上分别研究了基于物品的用户相似度和基于标签的用户相似度,提出一种关于物品信息和标签信息的信赖度高低的新观点。此算法中加入一个信赖度因子以调节物品和标签的权重,当该因子为0时,只考虑标签相似度,当该因子为1时,只考虑物品相似度。通过参数学习,获取标签和物品信赖度的影响程度。实验在Moviel
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