【摘 要】
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传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域，但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题，造成算法的推荐质量较差。对此，提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF（attrib
【基金项目】
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河南省科技攻关资助项目(142402210435);河南省高等学校矿山信息化重点学科开放基金资助项目(ky2012-02)
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传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域，但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题，造成算法的推荐质量较差。对此，提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF（attributes and interests collaborative filtering）。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的SlopeOne算法填充用户一项目评分矩阵。然后计算基于隐性标签的用户兴趣相似度。最后基于两种相似度的组合进行推荐。实验结果表明，AICF算法不仅明显提高了推荐结果的准确性，同
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