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针对传统协同过滤方法难以准确确定目标用户的最近邻居且推荐质量不高的问题,提出综合兴趣度的概念。综合兴趣度是对用户兴趣的完整描述,在此基础上给出一种新颖的基于综合兴趣度的协同过滤算法。实验结果表明,该算法可以提高最近邻居计算的准确性,进而提高推荐质量。
基于综合兴趣度的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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针对传统协同过滤方法难以准确确定目标用户的最近邻居且推荐质量不高的问题,提出综合兴趣度的概念。综合兴趣度是对用户兴趣的完整描述,在此基础上给出一种新颖的基于综合兴
【机 构】
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长安大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年17期
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目(2007F22)
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