【摘 要】
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随着大数据时代的到来,推荐系统为人们寻找自己感兴趣的物品或事件提供了捷径。协同过滤推荐算法分为User-based协同过滤算法和Item-based协同过滤推荐算法。传统Item-based
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2013FL015),山东省研究生教育创新资助计划(SDYY12060).
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随着大数据时代的到来,推荐系统为人们寻找自己感兴趣的物品或事件提供了捷径。协同过滤推荐算法分为User-based协同过滤算法和Item-based协同过滤推荐算法。传统Item-based协同过滤推荐算法只关注Item间的相似度,与目标用户特征无关,因此传统算法相似度不能有效反映Item间的相似程度,推荐准确率低。并且传统Item-based协同过滤算法需要基于所有用户的历史行为数据进行计算,随着数据量的快速增长计算量不断增大,推荐时效性差。针对以上问题,提出了一种感知用户年龄的Item-based协同
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