【摘 要】
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基于项目的协同过滤(item-based collaborative filtering,IBCF)算法推荐精度高,实现简单,易于用于实际系统,然而因Item向量过长,计算相似性十分耗时。针对这一问题,从Item向
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院(软件学院);
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(200821024)
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基于项目的协同过滤(item-based collaborative filtering,IBCF)算法推荐精度高,实现简单,易于用于实际系统,然而因Item向量过长,计算相似性十分耗时。针对这一问题,从Item向量过长入手,提出了一种均模型表示Item向量的方法,缩短计算相似性的时间。在Movie Lens数据集上进行对比,实验表明,该算法在推荐精度基本保证的情况下,能有效缩短计算时间,降低时间复杂度。此外,本文还指出上述优化相似性计算方法可进一步优化来提高推荐精度和满足实际应用要求。
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