| 基于最近邻评价矩阵的混合协同过滤推荐算法 |
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| 引用本文： | 刘继,邓贵仕.基于最近邻评价矩阵的混合协同过滤推荐算法[J].情报学报,2007,26(6):808-812. |
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| 作者姓名： | 刘继 邓贵仕 |
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| 作者单位： | 1. 大连理工大学系统工程所,大连,116023;新疆财经大学统计与信息学院,乌鲁木齐,830012
2. 大连理工大学系统工程所,大连,116023 |
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| 摘 要： | 协同过滤技术是推荐系统中核心技术之一,数据的稀疏性和用户的多兴趣性困扰着协同过滤推荐质量的提高.将用户相似性和项目相似性结合起来,对原始评价矩阵进行降维处理,得到对目标评价预测影响最大、数据规模非常小的最近邻评价矩阵,在该矩阵上依照项目近邻程度不同对目标评价预测贡献不同的方法,对用户的邻居进行加权精选,对目标评价实现交错预测.实验结果验证该算法能达到较高的推荐精度.
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| 关 键 词： | 协同过滤 最近邻评价矩阵 邻居候选集 相似性 |
| 修稿时间： | 2006年12月22 |
A Hybrid Collaborative Filtering Algorithm Based on Nearest-Neighbor Rating Matrix |
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| Liu Ji,Deng Guishi.A Hybrid Collaborative Filtering Algorithm Based on Nearest-Neighbor Rating Matrix[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2007,26(6):808-812. |
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| Authors: | Liu Ji Deng Guishi |
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