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《计算机应用研究》 2020年10期
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一种改进项目多属性类别划分的推荐算法

邱宁佳  薛丽娇  贺金彪  王鹏  杨华民  
【摘要】:针对传统度量相似性方法中忽略项目多属性类别差异的问题,提出一种改进项目多属性类别划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系,并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集;然后分析用户间共同项目相似性和项目多属性类别划分的差异性,通过权重因子将共同项目和多属性类别融合,构建CNB度量模型度量邻居相似程度;最后对所得相似用户进行降序排列,获取更加精准的相似用户,完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性,结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。

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