【摘 要】
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度量用户间的相似度是基于存储的推荐算法的关键部分,直接影响到算法预测的准确性,而准确的描述用户偏好是计算用户间相似度的前提.本文提出一种新的描述用户偏好的方法,从横
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州,450052
【出 处】
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河南省计算机学会2011年学术年会
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度量用户间的相似度是基于存储的推荐算法的关键部分,直接影响到算法预测的准确性,而准确的描述用户偏好是计算用户间相似度的前提.本文提出一种新的描述用户偏好的方法,从横向和纵向两个角度挖掘用户的真实偏好,并充分利用了包含更多用户偏好信息的不平凡评分.横向角度考虑用户个人的打分习惯;纵向角度结合其他用户的评分描述用户偏好.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该方法在一定程度上提高了推荐算法预测的准确性.
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