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《计算机工程与应用》 2012年21期
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面向数据稀疏问题的个性化组合推荐研究

姜维  庞秀丽  
【摘要】:协同过滤技术是推荐系统中应用最为广泛的算法,其面临着数据稀疏性问题、冷启动、规模可扩展性等问题。工作体现在两点:一是在基于项的协同过滤模型中,改进了项间的相似度计算方法,相比调整余弦方法仅考虑一个要素,包含了三个要素:两项的具有共同用户的评分、共同评分用户数量、非共同评分用户数量;二是组合基于用户、基于项和基于奇异值分解的协同过滤推荐,通过多模型组合提高推荐性能。实验结果表明在基于项过滤中MAE指标上提高了4.30%。进一步,加权的组合多种模型方法比基于项方法提高了1.26%。

【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
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2 张丙奇;个性化需求的描述、获取与推断—案例研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2005年
3 赵鹏;复杂网络与互联网个性化信息服务的研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 李景涛;P2P环境下的信任模型与副本方案研究[D];复旦大学;2006年
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6 颜端武;面向知识服务的智能推荐系统研究[D];南京理工大学;2007年
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9 方辉;机械制造信息资源的非规范知识处理技术研究[D];四川大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 汤显;基于类别相似性和分类方法的个性化推荐方法研究[D];燕山大学;2006年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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7 黄琴;Web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用[D];湖南大学;2004年
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