本文關(guān)鍵詞：基于用戶(hù)引力的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法存在用戶(hù)興趣偏好模型過(guò)于粗糙和鄰居集不夠準(zhǔn)確等問(wèn)題,提出了一種新的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,命名為基于用戶(hù)間引力的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。該算法認(rèn)為用戶(hù)使用的社會(huì)標(biāo)簽可以反映用戶(hù)的喜好類(lèi)型及喜好程度,利用社會(huì)標(biāo)簽構(gòu)建用戶(hù)喜好物體模型,并計(jì)算它們之間的萬(wàn)有引力,把萬(wàn)有引力的大小作為用戶(hù)相似度的度量,在此基礎(chǔ)上獲得目標(biāo)用戶(hù)的鄰居用戶(hù)和評(píng)分預(yù)測(cè),把獲得預(yù)測(cè)評(píng)分高的若干項(xiàng)目推薦給用戶(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明算法可以獲得比其他算法較優(yōu)的推薦性能。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言協(xié)同過(guò)濾推薦,也被稱(chēng)為社會(huì)推薦、社會(huì)過(guò)濾[1~4]等,被認(rèn)為是最成功的推薦算法之一,它在發(fā)現(xiàn)用戶(hù)新的興趣點(diǎn)以及對(duì)復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化項(xiàng)目推薦能力等方面都有著不可比擬的優(yōu)勢(shì)。協(xié)同過(guò)濾推薦也存在一些無(wú)法解決的問(wèn)題。首先是用戶(hù)興趣偏好模型過(guò)于粗糙,無(wú)法準(zhǔn)確反映用戶(hù)的興趣

【相似文獻(xiàn)】

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4 梁莘q，

本文編號(hào)：1227159