【摘 要】
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传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高.为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究.然后定义基于云模
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传统的协同过滤推荐算法面临严峻的数据稀疏性和推荐实时性困境,推荐质量明显不高.为提高推荐效果,首先对基于云模型的用户评分项和相似性度量方法展开研究.然后定义基于云模型的推荐系统信任约束,并改进主观信任云模型的约束函数、信任变化云模型的信任变化函数.最后提出一种基于云模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明,相比传统算法,该算法在用户评分数据稀疏的状况下仍然可以取得良好的推荐效果,具有较高的实用价值.
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