【摘 要】
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现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目.为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法.利
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070177）,教育部博士点基金资助项目（20116101110016）,陕西省自然科学基金资助项目（2012JQ8047）,陕西省教育厅科研基金资助项目（11JK1059）,陕西省教育厅2013年科学研究计划基金资助项目（2013JK1178）,陕西省科技创新专项计划基金资助项目（2012ZKC05-2）.
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现有的协同过滤算法在计算用户间或项目间相似度时,由于数据集稀疏导致相似度差值过小,难以找出真正的相似用户与相似项目.为此,提出一种融合影响因子的加权协同过滤算法.利用基于用户间与项目间共同评分用户个数的影响因子,修正用户及项目相似度,并分别定义基于项目与用户的预测评分计算算法,将项目间与用户间的共同评分项作为加权系数,得出最终的预测评分算法,根据最终预测评分,采用TopN算法进行推荐.在真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同邻居数上的平均绝对误差小于0.78,明显提高了推荐质量.
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