【摘 要】
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随着推荐内容的多样化,推荐系统中需要引入隐式反馈信息来加强其适用范围.但是隐式反馈推荐存在着缺少负反馈的问题,并且稀疏的隐式反馈信息会影响推荐结果准确度.针对这些问
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
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随着推荐内容的多样化,推荐系统中需要引入隐式反馈信息来加强其适用范围.但是隐式反馈推荐存在着缺少负反馈的问题,并且稀疏的隐式反馈信息会影响推荐结果准确度.针对这些问题,首先,考虑到用户会存在喜欢和不喜欢的内容,提出均值分割方法,并使用均值分割方法改进矩阵分解推荐算法,解决隐式反馈中缺少负反馈的问题.然后,引入了word2vec技术计算相似度,并使用得到的相似度对隐式评分矩阵进行预测填充,以达到降低隐式评分矩阵稀疏度的目的.最后,使用真实世界数据集进行实验,实验结果表明本文提出的推荐算法可以解决隐式反馈推荐
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