【摘 要】
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用户评分数据极端稀疏情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对上述问题,提出一种基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法.在该算法中,首先
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院,南京师范大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家“973”项目(2012CB114505);国家杰出青年基金(31125008);江苏省自然科学基金(BK2009393);江苏省青蓝工程(CXLX11_0525);南京林业大学科技创新项目(163070079);江苏高校大学生创新计划项目(164070742)
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用户评分数据极端稀疏情况下,传统相似性度量方法存在弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对上述问题,提出一种基于项目类别和兴趣度的协同过滤推荐算法.在该算法中,首先通过计算项目之间的类别距离,构造项目类别相似性矩阵;然后采用兴趣度分析不同项目之间的相关程度;最后结合项目类别信息和项目间的兴趣度,使用改进的条件概率方法作为衡量项目间相似性的标准.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,提高预测准确率和推荐质量.
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