【摘 要】
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社区发现在个性化推荐系统中有着良好的应用。考虑到具有联系的不同层次社区之间能够构成一种混合的计算模型(HCPR),将该混合计算模型从用户-项目关系图演化到三维立体混合计
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572036);教育部人文社科青年基金(11YJC880119);安徽省高校人文社会科学类研究重大项目(SK2014ZD033);安徽省教育科学规划课题项目(JG14022)资助
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社区发现在个性化推荐系统中有着良好的应用。考虑到具有联系的不同层次社区之间能够构成一种混合的计算模型(HCPR),将该混合计算模型从用户-项目关系图演化到三维立体混合计算模型中,采用不同的融合相似度分别构建项目层社区和用户层社区,并基于用户-项目之间关注-被关注关系定义混合计算层。提出了一种基于两层社区混合计算的个性化推荐方法,面对新用户、旧用户、新项目、旧项目的不同输入定义相应的计算,其能推荐较为精准、个性化的信息。在3种不同类型的数据集上进行了实验,结果表明该模型能够较好地表示用户之间、项目之间以及用
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