【摘 要】
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相对传统的基于用户项目评分的协同过滤算法,Slope One算法简单、高效。但该算法依赖于大量用户对待预测项目的评分,如果对预测项目评分的用户较少,没有考虑用户本身的喜好,
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,四川师范大学计算机科学学院
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相对传统的基于用户项目评分的协同过滤算法,Slope One算法简单、高效。但该算法依赖于大量用户对待预测项目的评分,如果对预测项目评分的用户较少,没有考虑用户本身的喜好,将对评分预测的结果有影响。因此,引入描述关键字的语义相似度,利用关键字相似性度量项目间的相似程度,并结合该用户对其他项目的评分,提出一种基于项目语义相似度的改进Slope One算法,并在标准的MovieLens数据集上进行预测实验。实验数据表明,相对于原算法,改进的算法在一定程度上提高了预测的准确性。
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