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一种引入加权异构信息的改进协同过滤推荐算法

张海霞  吕振  张传亭  袁东风  
【摘要】:协同过滤作为当前应用最成功的推荐技术之一,其推荐质量在很大程度上取决于近邻用户选取的准确性,而数据的稀疏性问题(sparsity)和相似度度量方式(similarity metrics)严重影响着最近邻的选择。该文提出了一种引入加权异构信息的改进协同过滤算法。首先利用异构网络中丰富的语义信息和边属性信息,得到用户之间基于不同元路径的相似度;然后将相似度分别应用到典型的基于用户的协同过滤推荐算法中,得到基于每个相似度的用户评分值;最后采用监督学习算法为每个打分值分配不同的权重,融合为用户最终评分。在扩展Movie Lens经典数据集上的实验结果表明,本文所提算法在精确度上较传统算法有显著提高。

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