【摘 要】
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为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤（CF）推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法（LBASCF）。首先,分别利用用户-商品
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为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤（CF）推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法（LBASCF）。首先,分别利用用户-商品评分矩阵和用户历史消费位置,计算出用户间的余弦相似性和基于位置的非对称相似性;其次,将余弦相似性与基于位置的相似性融合,得到一个新的非对称用户相似性,融合后的相似性能够同时反映用户在位置上和兴趣上的偏好;最后,根据用户的最近邻居对商品的评分向用户推荐新的商品。用某点评数据集和Foursquare数据集对算法的有效性进行了评估。在
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