【摘 要】
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协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术。针对基于项目
【基金项目】
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总装备部基础科研项目“基于门户网站的个性化信息服务技术方案及应用研究”（项目编号：2004QB1505）的研究成果之一
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协同过滤技术不需要分析待推荐资源的内容信息,在电影、音乐、图书等非结构化数据占主流的电子商务推荐领域得到了广泛的应用,成为电子商务推荐领域的主流技术。针对基于项目的协同过滤算法不能实现“跨类型”推荐的缺点,本文提出了一种新的基于关联性评分预测的协同过滤算法IAPCF。区别于传统的算法,IAPCF算法根据项目之间的关联规则,而不是根据多用户对项目评分形成的向量间的相似度来寻找项目的最近邻居集合。该算法能较好地实现＂跨类型＂项目的推荐。实验结果表明,IAPCF算法具有更好的推荐精度。
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