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一种基于用户兴趣概念格的推荐评分预测方法

朵琳  杨丙  
【摘要】:为了解决传统的基于协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏的问题,本文提出了一种基于用户兴趣概念格的推荐评分预测(RRP-UICL)方法.该方法首先通过用户兴趣概念格将"最近邻"分为直接"最近邻"和间接"最近邻"两类.然后采用不同方法分别计算直接"最近邻"和间接"最近邻"与目标用户的相似度.最后,通过相似度值计算目标用户的不可见项目评分值.在两个稀疏噪声数据集上进行了实验,实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该方法具有更好的预测精度和良好的性能.

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