【摘 要】
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现有的基于标签的协同过滤推荐方法虽然利用标签区分信息的属性,但是并不考虑标签本身的相关性,使得多数情况下信息推荐结果倾向于热门或常用标签,影响了推荐质量。针对上述
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院信息技术系
【基金项目】
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教育部产学协同育人项目(No.201901035041、201901104027、201901105020),广东省本科高校创新创业教育改革研究项目(No.2018A080904),广东省学位与研究生教育改革研究项目(No.2019JGXM22),广东省科技计划项目(No.2017A030304009),广东省、南方医科大学大学生创新创业训练计划项目(No.201812121066、2018121
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现有的基于标签的协同过滤推荐方法虽然利用标签区分信息的属性,但是并不考虑标签本身的相关性,使得多数情况下信息推荐结果倾向于热门或常用标签,影响了推荐质量。针对上述问题,引入衡量标签之间的关联程度的指标——标签相关度,并基于此计算标签与信息之间对应关系的概率,从而建立一种新的标签相关度加权的协同过滤推荐算法。利用标签相关度来解决权重偏差问题,平衡热门信息和个性化信息的权重。主要方法是建立基于标签相关度特征表示的用户和信息表示,并通过特征相似性度量方法计算标签相关度加权的信息相似度,最后采用K最近方法对用户-
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