【摘 要】
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协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法没有考虑项目所属
【机 构】
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燕山大学计算机科学与技术系,中国航天科工集团三十五研究所
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协同过滤技术被成功地应用于个性化推荐系统中.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法没有考虑项目所属类别对项目相似性的影响,因而计算结果不够准确.在引入项目评分预测思想的基础上,考虑到数据稀疏性和项目所属分类对项目相似性的影响,采用修正的条件概率方法计算项目相似性;在计算用户初步预测评分和最终预测评分阶段,采用新的预测方法进行预测;针对系统性能随着用户和资源的增多而不断下降的问题,提出一种优化的增量协同过滤推荐算法.实验表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量.
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