【摘 要】
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针对目标用户近邻集合选择失准的问题,引入可普适性测度非线性关系的关联指标——最大互信息系数(MIC),并以此测度用户间的相似程度。基于某一给定的阈值,为目标用户选择近邻
【机 构】
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湖南农业大学信息科学技术学院,湖南省农村农业信息化工程技术研究中心,湖南农业大学植物保护学院,邵阳学院医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31772157）,国家星火计划项目（2014GA770015）
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针对目标用户近邻集合选择失准的问题,引入可普适性测度非线性关系的关联指标——最大互信息系数(MIC),并以此测度用户间的相似程度。基于某一给定的阈值,为目标用户选择近邻集合,然后以近邻集合作为训练集,构建支持向量机个性化预测模型,对目标用户的感兴趣项目进行打分预测。仿真结果表明,MIC测度较Pearson等测度选择的近邻集合更为准确,并具有对阈值不敏感的优点。
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