【摘 要】
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为了提高用户之间相似度度量的性能,充分利用用户的社会信息,提出一种考虑潜在用户分组信息的相似度度量方法.该方法首先为用户的分类属性建立权值分类树,并基于此分类树,采
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室
【基金项目】
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The National High Technology Research and Development Program of China（863 Program）（No.2013AA013503）, the National Natural Science Foundation of China（No.61472080,61370206,61300200）, the Consulting Pr
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为了提高用户之间相似度度量的性能,充分利用用户的社会信息,提出一种考虑潜在用户分组信息的相似度度量方法.该方法首先为用户的分类属性建立权值分类树,并基于此分类树,采用统一框架计算用户分类信息和数值信息的距离;然后利用该距离改进k-means聚类方法,以计算用户的潜在用户分组;最后结合用户分组信息改进传统相似度度量方法.基于真实数据集Movie Lens进行实验,并与其他传统方法对比,结果表明,与传统方法相比,所提方法提高了协同过滤中的预测精度.
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