【摘 要】
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近些年,推荐系统的结果多样性引起了人们的广泛关注。为了提高推荐结果的多样性,同时保证一定的推荐准确性,应用产品数据中的长尾数据项来提高推荐结果的多样性,提出了一种包
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170102);湖南省自然科学基金(2015JJ2046);湖南省教育厅科研项目(13C030)
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近些年,推荐系统的结果多样性引起了人们的广泛关注。为了提高推荐结果的多样性,同时保证一定的推荐准确性,应用产品数据中的长尾数据项来提高推荐结果的多样性,提出了一种包含资源分配和推荐2个阶段的推荐算法。在资源分配中,将"被推荐的机会"视为资源,通过预定义的分配策略将这些资源分配给所有的项。在推荐阶段,按照每个用户对所有项的偏好情况计算每个用户所分配的资源,并基于资源的分布情况对用户进行推荐。最后,给出了一种用于平衡推荐准确性与多样性的权衡算法。实验表明,提出的推荐算法与相关推荐算法相比较能更好的应用长尾数据,在保证推荐结果准确性的同时大大提高了推荐结果的多样性。
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