【摘 要】
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针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况，以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西可信软件重点实验室（桂林电子科技大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61363029);广西区科学研究与技术开发项目(桂科攻14124005-2-1);广西可信软件重点实验室项目(KX201311)
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针对基于用户社会关系的协同过滤推荐算法有时无法给出目标用户对目标物品的评分的情况，以及基于物品的协同过滤推荐算法中存在的用户对不同类型物品的评分可能不具有可比性的问题，提出了两个基于物品标签的协同过滤推荐算法。这两个算法在计算物品相似度时引入了物品的类型标签信息。在景点评分数据上的实验结果表明：相比基于用户社会关系的协同过滤推荐算法，基于用户社会关系和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率和覆盖率提升最高达10％和4％；相比基于物品的协同过滤推荐算法，基于物品和物品标签的协同过滤推荐算法的准确率提升达15％。
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