【摘 要】
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对于电子商务来说,长尾效应(属于冷启动问题)是其所面临众多问题中最严峻的问题之一。研究了推荐系统中的长尾问题,针对许多物品只有少数的评分,使得推荐系统很难对它们进行
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用技术研究所,中国科学院大学
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对于电子商务来说,长尾效应(属于冷启动问题)是其所面临众多问题中最严峻的问题之一。研究了推荐系统中的长尾问题,针对许多物品只有少数的评分,使得推荐系统很难对它们进行推荐的问题,提出了这样一种方法,将整个物品构成的集合分为头部和尾部两个部分(其中头部是由评分数目多的物品构成的集合,尾部是由评分数目少的物品构成的集合),并只对尾部物品进行聚类。这样,位于头部的物品依赖于自身的评分进行推荐,而尾部的物品则依赖于它所在的聚类中所有评分进行推荐。最终实验结果表明,采用该方法的实验中有86.15%预测的准确率都得到了提升,平均性能提升了10%,因此如果能够选取一个恰当的头部和尾部的切割点,就可以在保持合理的计算性能的情况下,提高推荐的准确性。
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