【摘 要】
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推荐系统是解决用户的个性化信息需求的一种有效工具.但随着推荐系统用户规模的扩大,需要合理地从海量用户中筛选出用户子集,并进行持续和深入的分析以改进推荐系统.因此,文
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,科大讯飞股份有限公司,中国电子科技集团公司第三十八研究所
【基金项目】
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国家863计划项目(No.2014AA015203);中央高校基本科研基金项目(No.WK0110000042);安徽省自然科学基金青年基金项目(No.1408085QF110);安徽省科技专项(No.13Z02008-5);安徽省国际科技合作计划项目(No.1303063008);安徽省科技攻关计划项目(No.1301022064)资助
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推荐系统是解决用户的个性化信息需求的一种有效工具.但随着推荐系统用户规模的扩大,需要合理地从海量用户中筛选出用户子集,并进行持续和深入的分析以改进推荐系统.因此,文中首先提出典型用户群组的概念,以期发现推荐系统中的典型用户子集,从而可正确地反映全体用户的兴趣偏好.随后提出一种典型用户群组的发现算法,通过比较候选新增典型用户对典型用户群组的贡献度,逐一扩大典型用户群组规模,最终达到较高的推荐项目覆盖率和评分准确度.最后在典型用户群组中寻找用户的最近邻,实现一种改进的协同过滤推荐算法.通过在真实数据集上的实验结果表明,与其他用户群组发现算法以及经典推荐算法相比,验证典型用户群组不仅具有较好的代表性,也能够获得更好的推荐效果.
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