【摘 要】
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针对协同过滤中存在的稀疏性问题,提出改进方法——BAS算法。该算法结合贝叶斯度量方法和奇异值降维分解方法,利用传统的基于奇异值分解获得活跃用户的邻居,通过改进后的相似
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针对协同过滤中存在的稀疏性问题,提出改进方法——BAS算法。该算法结合贝叶斯度量方法和奇异值降维分解方法,利用传统的基于奇异值分解获得活跃用户的邻居,通过改进后的相似性度量方法得出预测值。对改进后的算法进行理论分析和实验对比。结果表明,该方法在所用数据集上能够有效缓解数据稀疏性问题,并且改善推荐精度的准确性,在一定程度上提高了推荐引擎的推荐质量。
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