【摘 要】
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协同过滤推荐算法通过对用户行为进行相似度计算来实现目标推荐,但传统协同过滤算法的相似度计算存在一定的失真性。针对该问题,依据越不流行的物品兴趣分配权重越大的思想,
【基金项目】
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福建省中青年教师科研项目(JZ180187,JZ180193)
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协同过滤推荐算法通过对用户行为进行相似度计算来实现目标推荐,但传统协同过滤算法的相似度计算存在一定的失真性。针对该问题,依据越不流行的物品兴趣分配权重越大的思想,提出逆流行度与共同兴趣项的概念,并设计一种相似度计算方法。在相似度计算时降低流行度高的物品的权重,从而减小热门物品对用户个性化的影响,同时提高共同兴趣数量对相似度影响的权重。在此基础上,建立一种新的推荐模型从而为目标用户推荐相似度最高的用户集。在数据集MovieLens上的实验结果表明,该相似度计算方法能够取得较好的推荐效果,其精确率、召回率及F
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