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针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确。为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并基于用户角色以权重系数K来约束最近邻的计算。实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量。
基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确。为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户
【机 构】
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桂林电子科技大学商学院,桂林航天工业高等专科学校
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2011年3期
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