【摘 要】
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针对传统协同过滤中存在的数据稀疏性和用户偏见性问题进行研究,提出一种基于用户模型的相似度计算方法。通过建立用户偏好主题向量,间接获取用户之间的相似性,克服数据稀疏
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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广西科技攻关基金项目（桂科攻1598019-6）, 2014年度广西高校科学技术研究基金项目（LX2014149）, 桂林电子科技大学研究生创新基金项目（GDYCSZ2014870）
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针对传统协同过滤中存在的数据稀疏性和用户偏见性问题进行研究,提出一种基于用户模型的相似度计算方法。通过建立用户偏好主题向量,间接获取用户之间的相似性,克服数据稀疏性对用户相似度计算准确性的影响;基于对用户偏见性的考虑,引入贝叶斯重排序算法,建立项目的信任子群,获取用户对信任子群的局部偏见,通过加权相似用户对目标项目的评分产生推荐。相关实验验证了该方法的可行性,能在有效克服传统协同过滤方法弊端的基础上,提升系统的推荐效果。
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