【摘 要】
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互联网的迅速发展,将人们带入了信息爆炸的时代,而个性化推荐系统是解决该问题的一种非常有效的方法.研究的Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法,该方法简单、高
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学信息科学与工程学院计算机教学实验中心,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(51305383)资助;教育部博士点专项基金项目(20131333120007)资助
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互联网的迅速发展,将人们带入了信息爆炸的时代,而个性化推荐系统是解决该问题的一种非常有效的方法.研究的Slope One算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法,该方法简单、高效、易于实现且具有合理的准确性.然而,该算法在偏差计算时考虑了所有共同评分的项目,在某些情况下,对不相关项目计算偏差可能会降低预测的准确性.为了在计算偏差时过滤掉不相关项目对预测结果的影响,将项目分类和K近邻引入Slope One算法,以期得到更好的准确性.最后,在MovieLens数据集上的实验结果表明,提出的方法在数据稀疏和共同评分项目较少的情况下仍能得到较好的准确性.
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