【摘 要】
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目前个性化推荐领域的相关研究,很少考虑用户在资源属性上的兴趣差异,而资源属性往往是决定用户偏好的重要因素之一.针对这一问题,构建了基于资源多属性的用户评价模型和兴趣
【基金项目】
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国家社会科学基金，国家自然科学基金，上海财经大学211工程重点项目，上海财经大学研究生创新基金
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目前个性化推荐领域的相关研究,很少考虑用户在资源属性上的兴趣差异,而资源属性往往是决定用户偏好的重要因素之一.针对这一问题,构建了基于资源多属性的用户评价模型和兴趣模型,并提出了一种改进的Pearson-Compatibility多属性群决策算法,在k-临近相似用户的推荐问题中引入该算法,结合协同过滤推荐的特点,对相似用户偏好差异性、残缺值、算法可能出现的提前收敛等问题进行了充分考虑,进而实现多属性的协同过滤.最后通过实验对算法的有效性进行验证,实验结果表明:算法在目标用户属性偏好的预测上,具有较高的准确
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