【摘 要】
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为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品
【机 构】
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哈尔滨理工大学管理学院,哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（71272191）,黑龙江省自然科学基金（G201301）,黑龙江省高等学校哲学社会科学创新团队建设计划（TD201203）,“云计算联盟创新模式及管理对策研究”（LBH-Z15048）,黑龙江省博士后基金（LBH-Z14068）
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为了提高用户相似度计算精度和推荐准确性,缓解数据稀疏性,提出一种基于商品属性值和用户特征的协同过滤推荐算法。该算法首先从用户对商品属性值的偏好出发,计算用户对商品属性值的评分分布和评分期望值,得到用户-属性值评分矩阵;同时利用数据相似性度量方法寻找用户特征邻居,填充用户-属性值评分稀疏矩阵,进而得出目标用户偏好的最近邻居集;计算用户对未评属性值的评分,将目标用户对商品所有属性值评分的均值进行排序,形成该用户的Top-N推荐列表。采用Movie Lens和Book Crossing数据集进行实验,结果表明该算法在缓解数据稀疏性问题上效果较好,推荐精度显著提高。
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