【摘 要】
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传统协同过滤推荐算法依据共同评分项目计算用户相似度,进而产生推荐项目。然而,随着用户和商品数量的不断增加,用户共同评分的项目会越来越少,甚至没有,因此传统协同过滤推
【基金项目】
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保定市科学技术研究与发展指导计划项目“基于协同过滤的农业信息推荐系统的研究与开发”(项目编号:14ZN019);“农网中工控网络信息安全攻击监测方法的研究”(项目编号:14ZS005);河北农业大学校基金“基于智能手机的三农科技信息服务体系的关键技术研究”(项目编号:LG201308)
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传统协同过滤推荐算法依据共同评分项目计算用户相似度,进而产生推荐项目。然而,随着用户和商品数量的不断增加,用户共同评分的项目会越来越少,甚至没有,因此传统协同过滤推荐算法对用户之间相似度的衡量将会越来越不准确,从而影响推荐系统的性能。针对这一问题,本文对用户相似度的计算方法进行了改进,提出直接相似度和间接相似度的概念,同时引入关键人物权重,进一步提高推荐系统的准确性。
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