【摘 要】
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题。评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差。使用二分图网络缓解协同过滤推荐
【机 构】
:
上海电力学院经济与管理学院,浙江师范大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71201145),教育部人文社会科学研究基金项目(11YJC630283),上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目(sdl10021),上海市教育委员会科研创新项目(15ZS064)资助
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术,但却面临着严峻的稀疏性问题。评分数据稀疏性使得最近邻搜寻不够准确,导致推荐质量较差。使用二分图网络缓解协同过滤推荐系统中的稀疏性问题,即将用户和项目抽象为二分图网络中的节点,重新分配项目资源并计算项目间资源贴近度,据此填充用户未评分项目,将稀疏评分矩阵转化为完全矩阵。采用近邻传播聚类对评分矩阵进行聚类,提高算法的可扩展性。最后提出了两种不同的在线推荐策略:(1)通过加权目标用户所在类的邻居用户评分产生推荐(BNAPC1);(2)通过各个类的总体偏好产生推荐(
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