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基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声方法

朵琳  杨丙  
【摘要】:针对推荐系统中存在的自然噪声问题,提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法.首先将用户和项目划分为强、平均和弱三类检测自然噪声,然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声,最后从获得的无自然噪声数据集中预测未评级的项目.在含自然噪声的数据集上进行实验的结果表明,该方法具有较高的推荐精度,且在数据稀疏的情形下仍具有良好的性能.

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