【摘 要】
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推荐系统是大数据在互联网方面最成功的应用之一,是一种更高级的信息检索工具。推荐系统的核心是推荐算法,其直接影响着推荐结果与用户的真实兴趣的契合程度。原始评价矩阵稀
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推荐系统是大数据在互联网方面最成功的应用之一,是一种更高级的信息检索工具。推荐系统的核心是推荐算法,其直接影响着推荐结果与用户的真实兴趣的契合程度。原始评价矩阵稀疏、实际因素考虑欠缺等因素是目前推荐算法主要解决的方向,该文提出的上下文感知算法对这些影响因子做出了优化。首先对原始矩阵进行填充,合理增加矩阵稠密性,然后结合物品的上下文信息,得到用户偏好度矩阵,最后通过优化的皮尔逊相似度得到近邻用户,得到用户对物品的预测评分。通过对算法结果的多方面分析,表明了优化后算法的准确性与适用性。
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