【摘 要】
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【目的】解决协同过滤推荐的可扩展性问题和数据稀疏性问题。【方法】提出一种面向用户偏好定向挖掘的协同过滤算法。该算法以时间为约束,第一阶段先寻找基于项目的弱相似用
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院; 华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于用户偏好感知的SaaS服务选择优化研究”(项目编号:71271099);湖北省自然科学基金创新群体重点项目“基于云计算的知识集成与服务研究”(项目编号:2011CDA116)的研究成果之一
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【目的】解决协同过滤推荐的可扩展性问题和数据稀疏性问题。【方法】提出一种面向用户偏好定向挖掘的协同过滤算法。该算法以时间为约束,第一阶段先寻找基于项目的弱相似用户;第二阶段基于用户关联性和属性相似性进行定向挖掘,形成推荐集合。【结果】实验结果表明,新算法的时间复杂度降低一个数量级,并且数据越稀疏,推荐精度的领先优势越大。【局限】该算法基于用户已表现出的偏好进行深度推荐,对未表现出的其他偏好暂未涉及。【结论】该算法在提升可扩展性的同时,对数据稀疏性也有很强的适应能力。
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