【摘 要】
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推荐算法通过考量用户、项目之间的相似度以及用户对项目的评分进行预测推荐。SlopeOne推荐算法因其具有易于实现、执行效率高的特性而被广泛使用。针对该算法在数据稀疏性高
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772160);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金资助项目(青年后备人才A类)(2017RAQXJ045)
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推荐算法通过考量用户、项目之间的相似度以及用户对项目的评分进行预测推荐。SlopeOne推荐算法因其具有易于实现、执行效率高的特性而被广泛使用。针对该算法在数据稀疏性高时推荐结果表现方面不够精准的问题进行研究,将关联规则思想与加权分析的方法相结合,提出基于关联规则策略加权的SlopeOne算法,从用户评分和项目特征两个角度对算法进行改进。实验采用FilmTrust数据集,其中包含1 508个用户对2 071部电影共35 497条评分记录。经多次实验测试分析,提出的方法切实达到了预期优化效果,也为后续算法的更多元化改进方案探究提供研究基础。
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