【摘 要】
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传统的个性化推荐算法普遍存在数据稀疏性问题,影响了推荐的准确度。Slope One算法具有简单、高效等特点,但该算法只是根据用户-项目评分矩阵进行数据分析,对所有用户采用一
【机 构】
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长春理工大学计算机科学技术学院,长春理工大学计算机与信息技术研究所
【基金项目】
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吉林省重大科技招标项目(20170203004GX);吉林省产业技术研究与开发专项项目(2016C090)
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传统的个性化推荐算法普遍存在数据稀疏性问题,影响了推荐的准确度。Slope One算法具有简单、高效等特点,但该算法只是根据用户-项目评分矩阵进行数据分析,对所有用户采用一致性的权重进行计算,忽视了用户对项目类型的喜好程度。针对上述问题进行了研究,提出LR-Slope One算法。首先根据用户-项目评分矩阵和项目类型信息构建用户对项目类型的偏好矩阵;然后利用线性回归模型计算用户对每个类型的权重,采用随机梯度下降算法优化权重;最后结合Slope One算法预测评分,填充评分矩阵,提高推荐的质量。实验结果表明
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