【摘 要】
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针对现有推荐系统所采用的行为相似度度量方法，受数据稀疏性的影响难以获取到用户真正的偏好最近邻，影响了推荐准确度的问题，提出了一种结合基准相似空间分布优化的用户偏好获取方法。首先通过余弦相似度、修正的余弦相似性、泊松相似度等偏好行为相似程度度量方法，获取用户与用户间原始的偏好行为近似程度，根据近似程度的分布特征首先获取偏好中心点，并根据偏好行为近似程度距偏好中心点的行为距离获取平均相似幅度，进而生成
【出 处】
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第二十一届全国网络与数据通信学术会议(NDCC2016)
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针对现有推荐系统所采用的行为相似度度量方法，受数据稀疏性的影响难以获取到用户真正的偏好最近邻，影响了推荐准确度的问题，提出了一种结合基准相似空间分布优化的用户偏好获取方法。首先通过余弦相似度、修正的余弦相似性、泊松相似度等偏好行为相似程度度量方法，获取用户与用户间原始的偏好行为近似程度，根据近似程度的分布特征首先获取偏好中心点，并根据偏好行为近似程度距偏好中心点的行为距离获取平均相似幅度，进而生成基准相似空间，通过建立基于平均近邻与异常评分交互影响的修正模型，优化基准相似空间，并据此为用户生成推荐列表。
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