【摘 要】
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针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61073090);上海市科学技术委员会科研计划资助项目(09DZ1122302);广东省教育部产学研结合资助项目(2009GJE00026,2009B090300429);上海市重点学科建设资助项目(B004)~~
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针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用户最近邻,进而产生推荐,避免了传统协同过滤算法的数据稀疏性缺陷,提高了推荐质量。结合面向电影的个性化推荐系统,验证了模型及算法的有效性。
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