| 基于群体动力学的协同过滤算法及应用 |
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| 引用本文： | 刘亮亮,曹菡,韩亚楠.基于群体动力学的协同过滤算法及应用[J].计算机应用研究,2014,31(12). |
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| 作者姓名： | 刘亮亮 曹菡 韩亚楠 |
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| 作者单位： | 陕西师范大学计算机科学学院,西安,710062 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，西安市科技计划基金资助项目，陕西师范大学院士创新基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对传统协同过滤算法稀疏矩阵和推荐精度不高的问题,根据一种社会心理学模型提出了基于群体动力学的协同过滤算法.该算法综合考虑了个体因素和环境因素对用户评分行为的影响,以此来调整传统的评分预测方法,然后为用户进行推荐.实验结果表明,该算法可以明显地提高推荐的精确度,有效地缓解稀疏矩阵问题;同时该算法还可以有效减少积累误差.最后将该算法成功运用在西安景点的推荐服务上.
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| 关 键 词： | K-近邻 协同过滤 群体动力学 推荐系统 |
Algorithm and application of collaborative filtering based on group dynamics |
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| LIU Liang-liang,CAO Han,HAN Ya-nan.Algorithm and application of collaborative filtering based on group dynamics[J].Application Research of Computers,2014,31(12). |
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| Authors: | LIU Liang-liang CAO Han HAN Ya-nan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | K-nearest neighbor collaborative filtering group dynamics recommendation system |
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