【摘 要】
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针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础
【机 构】
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亳州职业技术学院,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61175051);安徽省科技攻关计划项目(1501zc03031);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2014A17,KJ2015A4171,KJ2016A493,KJ2018A0887);安徽省高校振兴计划优秀青年人才支持计划项目(gxyqZD2016529);安徽省亳州市科技创新团队项目(亳组2014(21)号);安徽省亳州市产业创新团队项目(亳组[2015]20
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针对移动电商个性化推荐服务领域情景感知应用不足和推荐质量不高的问题,提出一种基于情景感知的移动电商用户-项目聚类推荐算法(UIC-CF).在分析情景感知和传统推荐系统基础上,首先基于用户-项目-情景数据模型,构建用户项目类型偏好矩阵,并对评分矩阵填充优化,然后基于情景相似度对用户和项目进行聚类,以用户的评分矩阵和聚类结果为输入,执行UIC-CF算法完成Top-N项目推荐.基于LDOS-CoMoDa数据集,对UIC-CF算法和其他两种算法的对比实验,结果显示本文给出的算法均方根误差最小,准确率值显著提高,表明UICCF算法不仅有效,且具有进一步优化利用的前景.
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