【摘 要】
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为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目(JD1413)~~
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为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分差值对用户相似度的影响,这样也可避免零除问题;将NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子,这使得PSJ方法的计算复杂度低于NHSM方法;而且为了提高在数据稀疏情况下的推荐效果,PSJ方法同时考虑了用户间的评分差值和用
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