【摘 要】
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现有的协同过滤算法未考虑用户浏览记录中用户对项目的潜在厌恶信息,忽视新老用户对不同流行度项目的兴趣差异。为此,提出一种改进的协同过滤算法。从用户浏览记录中提取用户
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现有的协同过滤算法未考虑用户浏览记录中用户对项目的潜在厌恶信息,忽视新老用户对不同流行度项目的兴趣差异。为此,提出一种改进的协同过滤算法。从用户浏览记录中提取用户对项目的潜在厌恶信息,计算项目之间被用户厌恶的相似度,将其与项目之间被用户喜欢的相似度结合,得到项目的综合相似度。在此基础上用偏好因子对用户的兴趣度进行缩放,该因子能够反映新老用户对不同流行度项目的倾向性。实验结果表明,该算法在不明显增加时空复杂度的前提下,可有效提高推荐准确率、召回率和覆盖率。
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