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基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法
基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法
来源 :桂林电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hjzxxhjzxx
【摘 要】
:
针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确。为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户
【作 者】
:
尹柱平
李幼平
【机 构】
:
桂林电子科技大学商学院,桂林航天工业高等专科学校
【出 处】
:
桂林电子科技大学学报
【发表日期】
:
2011年3期
【关键词】
:
协同过滤
I-U评分矩阵
最近邻
用户角色
用户行为
collaborative filtering
I-U score matrix
nearest ne
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针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确。为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并基于用户角色以权重系数K来约束最近邻的计算。实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量。
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