【摘 要】
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本文针对传统的基于用户协同过滤算法的稀疏性大,推荐效率,精度低等问题,提出了一种改进的算 法.在计算“用户-评分”矩阵时,通过建立“项目-用户”倒查表,忽略无相同评分项
【机 构】
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华北理工大学理学院,河北省数据科学与应用重点实验室
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本文针对传统的基于用户协同过滤算法的稀疏性大,推荐效率,精度低等问题,提出了一种改进的算 法.在计算“用户-评分”矩阵时,通过建立“项目-用户”倒查表,忽略无相同评分项的用户间相似性的计算,降 低了用户评分矩阵的稀疏性,以及传统方法中对所有用户两两计算相似度的工作量.在计算用户相似度时,考虑到 项目热门程度对推荐结果的影响,通过“惩罚”用户共同兴趣列表中的热门项目,避免了传统算法中由于赋予所有 项目相同权重给个性化推荐结果带来的负面影响.最后,通过和数据集检验该算法,并且用十折交叉方法验证结果. 结果表明
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