【摘 要】
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为了解决推荐系统中用户评分矩阵稀疏与项目之间没有共同用户评分无法计算相似性的问题,提出结合信任机制与SDAE改进的CF算法。首先,根据信任的性质,扩充用户间的信任关系,将
【基金项目】
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山西省科技厅重点研发计划项目(201803D31226),山西省研究生教育创新项目(2019SY117)
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为了解决推荐系统中用户评分矩阵稀疏与项目之间没有共同用户评分无法计算相似性的问题,提出结合信任机制与SDAE改进的CF算法。首先,根据信任的性质,扩充用户间的信任关系,将信任度融合到传统的推荐算法中;然后,将融合信任机制的协同过滤算法预测评分与改进的SDAE预测评分相结合,并将其作为改进算法的最终预测评分,产生Top⁃N推荐列表。在MovieLens_100k和MovieLens_1M上的实验结果表明,该算法在预测准确度上有一定程度的提高,从而可以对用户进行更精准的推荐。
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