【摘 要】
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针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海现代光学系统重点实验室,上海交通大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272438,61472253);上海市科委资助项目(14511107702);上海市教委科研创新资助项目(13ZZ112);上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014);沪江基金研究基地专项项目(C14001)
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针对基于社会化标签的推荐算法中面临的标签质量和数据稀疏性问题,提出了一种融合相似网络的多主题域混合推荐算法。通过划分主题域,将表达不同主题含义的资源及标签分开以解决标签多义性问题;通过建立标签的相似网络找到标签的同义词,然后利用这些同义词扩展用户和资源的标签偏好以解决标签同义词的问题和数据稀疏性的问题。最后结合用户自身的偏好信息和其相似邻居的偏好信息产生推荐。实验结果表明,该方法具有较好的效果。
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