【摘 要】
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为提高协同过滤推荐系统寻找最近邻居集合的准确程度,在传统的相关相似性基础上,提出了一种利用正态分布函数作为修正函数的相关相似性计算方法,该方法依据双方共同评分的项
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170277）,上海市教委科研创新基金资助项目（02120557）
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为提高协同过滤推荐系统寻找最近邻居集合的准确程度,在传统的相关相似性基础上,提出了一种利用正态分布函数作为修正函数的相关相似性计算方法,该方法依据双方共同评分的项目进行用户相似性评价,利用正态分布函数来修正用户之间评分项目数差距对相关相似性计算产生的负面影响,能够较好地体现用户的相似程度。实验结果表明,在相同条件下,该方法与传统的相关相似性计算方法,在一定程度上提高了寻找最近邻居用户集合的准确度。
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