【摘 要】
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协同过滤系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及
【机 构】
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,中国电子工程系统研究所,哈尔滨工业大学深圳研究生院信息安全中心,山东建筑大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496323, 60375016 (国家自然科学基金);the National Basic Research Program of China under Grant No.G2004CB719401 (国家重点基础研究发展计划(97
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协同过滤系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.以该方法为核心,在全面分析传统方法的基础上,提出一种新的协同过滤推荐算法.实验结果表明,算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量.
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