【摘 要】
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项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战，因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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973计划(2013CB329600);国家自然科学基金(71371062,71302064);教育部人文社科基金(12YJC630073)资助
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项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战，因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法。该算法在度量两个项目的相关性时，若有记录只对两个项目之一有评分，则利用该记录所对应的评分用户的活跃度和被评价项目的流行度进行相关性惩罚，从而提高数据稀疏环境下低流行度产品被推荐的概率。实验表明，所提算法在保证评分预测精度的情况下提升了推荐结果的多样性和新颖性。
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