【摘 要】
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协同过滤推荐算法是目前应用最成功的推荐技术,利用指定用户的相似用户对某一物品的评价,形成对该指定用户对此物品的评价预测。两种主流的协同过滤推荐算法分别是分析用户或
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协同过滤推荐算法是目前应用最成功的推荐技术,利用指定用户的相似用户对某一物品的评价,形成对该指定用户对此物品的评价预测。两种主流的协同过滤推荐算法分别是分析用户或者物品相似度的近邻关系模型,以及揭示用户与物品隐含特征信息的隐语义模型。提出了以K-最近邻模型为修正项对隐语义模型进行扩展,使这两种模型有效的结合,从而构建出推荐精度更高的混合模型。实验表明,该混合算法能够获得更好的推荐效果。
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