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针对传统协同过滤推荐算法计算相似度时,忽略相似度比较高的间接近邻和用户评价过的商品的类型问题。提出了一种基于图结构和项目类型的协同过滤推荐算法GSCF。通过优化相似性计算、近邻选取、评分预测,使算法更准确。在数据集Movie Lens上的实验结果表明该算法具有较好的效果。
基于图结构和项目类型的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法计算相似度时,忽略相似度比较高的间接近邻和用户评价过的商品的类型问题。提出了一种基于图结构和项目类型的协同过滤推荐算法GSCF。通过优化相似
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【出 处】
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数据通信
【发表日期】
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2016年5期
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