【摘 要】
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现有协作过滤算法评测中普遍采用单一数据集,而忽略算法可能受不同数据集特征影响的情况。针对这一问题,该文将传统的User-based(近邻数为20)、Item-based、Item average、Item user average和Slope One 5种算法应用于MovieLens和Book-Crossing两种数据分布特征不同的数据集,通过试验得到其评测精度。结果显示,在Movielens这种
【出 处】
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现有协作过滤算法评测中普遍采用单一数据集,而忽略算法可能受不同数据集特征影响的情况。针对这一问题,该文将传统的User-based(近邻数为20)、Item-based、Item average、Item user average和Slope One 5种算法应用于MovieLens和Book-Crossing两种数据分布特征不同的数据集,通过试验得到其评测精度。结果显示,在Movielens这种评分值相对比较稠密的数据集上,Slope One算法的预测精度最好;而在评分值相对比较稀疏的Book-C
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