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结合现有两种主要群体推荐算法的优势,建立新的算法框架,并引入差异度因素对模型进行优化。另外,考虑到在线社区用户的特点,定义互动度指标来描述群体成员间的互动程度,通过分析其与推荐精度之间的关系,探讨互动度对群体推荐的影响。选取豆瓣网数据进行实验,并与传统方法进行比较,结果表明,融入差异度的算法具有更好的推荐效果,且有效的互动机制能够保证较高的推荐精度。