【摘 要】
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对于基于二部图网络结构的算法忽视了兴趣偏好的影响,只考虑用户与项目之间的关系,结合随机森林分类模型和二部图网络结构,提出了一种基于随机森林修正的加权二部图推荐算法
【机 构】
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北方工业大学计算机学院知识工程研究所
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对于基于二部图网络结构的算法忽视了兴趣偏好的影响,只考虑用户与项目之间的关系,结合随机森林分类模型和二部图网络结构,提出了一种基于随机森林修正的加权二部图推荐算法。在二部图网络结构的基础上,利用评分计算边权,充分考虑项目的度和用户共同评分项目的影响改进相似度公式。同时用随机森林算法对用户在项目特征的偏好构建分类模型,根据其对初步得出的推荐列表进行评分修正。对比在Movie Lens数据集上的实验结果,证明该方法比其他算法能够提高推荐的准确性和推荐精度。
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