【摘 要】
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针对传统的基于项目语义的推荐算法计算项目相似度不够精确的情况,提出了一种改进的基于项目语义的推荐方法,通过挖掘数据集,提取内容特征,利用概率统计模型,构建物品的特征
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题（2012BAH73F02）,安徽省科技攻关项目（1301b042012）
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针对传统的基于项目语义的推荐算法计算项目相似度不够精确的情况,提出了一种改进的基于项目语义的推荐方法,通过挖掘数据集,提取内容特征,利用概率统计模型,构建物品的特征向量,精确地计算了项目之间的相似度,并且与基于项目语义的推荐算法的推荐结果相结合,不但比一般的基于项目评分的协同过滤推荐算法以及基于项目语义的推荐算法的推荐效果提高不少,而且在评分用户数量较少的情况下,进一步提高推荐精度.
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