本文關(guān)鍵詞：基于用戶模糊相似度的協(xié)同過濾算法

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【摘要】：針對離散評分不能合理表達(dá)用戶觀點和傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法存在稀疏性等問題,借鑒年齡模糊模型,提出了梯形模糊評分模型。該模型將離散評分模糊化為梯形模糊數(shù),考慮了評分模糊性和信息量,通過梯形模糊數(shù)來計算用戶相似度,據(jù)此設(shè)計了協(xié)同過濾算法,并證明了該算法是傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法在模糊域的擴展。實驗表明,該算法在數(shù)據(jù)稀疏且用戶數(shù)遠(yuǎn)多于項目數(shù)時性能突出,并且算法運行時間遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法。
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 梯形模糊評分模型 模糊距離 模糊相似度
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(No.2012CB315901) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2011AA01AA103)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1引言電子商務(wù)的快速發(fā)展,使用戶難以處理種類繁多的信息。而推薦系統(tǒng)已經(jīng)被證明能幫助用戶過濾無用信息,做出合理選擇[1~3]。推薦系統(tǒng)根據(jù)使用內(nèi)容不同,可分為基于內(nèi)容推薦系統(tǒng)和協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)[4]�；趦�(nèi)容推薦系統(tǒng)主要利用用戶的統(tǒng)計信息,如年齡、收入等,根據(jù)統(tǒng)計信息的

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：789672