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考虑到在协同过滤算法中邻居集合的有效性是影响推荐质量的重要因素，提出了基于贝叶斯理论的协同过滤推荐方法，该方法利用贝叶斯理论分析用户对项目特征值的喜好度。在计算相似度时，考虑用户喜好度，在此基础上计算目标项目的最近邻居。实验结果表明该算法可以提高推荐系统的推荐质量。
基于贝叶斯理论的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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考虑到在协同过滤算法中邻居集合的有效性是影响推荐质量的重要因素，提出了基于贝叶斯理论的协同过滤推荐方法，该方法利用贝叶斯理论分析用户对项目特征值的喜好度。在计算相似
【机 构】
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大连理工大学电子与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2009年10期
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