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为了提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种改进的协同过滤算法。该方法使用一种数据挖掘算法对稀疏评分矩阵进行填充;在完整的填充矩阵上计算用户相似性,并引入相似性信任因子;最终做出推荐预测。典型数据集上的对比实验结果表明,即使在评分数据极为稀疏的情况下,该算法仍能取得较好的结果。
基于填充和相似性信任因子的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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为了提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种改进的协同过滤算法。该方法使用一种数据挖掘算法对稀疏评分矩阵进行填充;在完整的填充矩阵上计算用户相似性,并引入相似性信任因子;最终做出推荐预测。典型数据集上的对比实验结果表明,即使在评分数据极为稀疏的情况下,该算法仍能取得较好的结果。
【机 构】
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华侨大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2013年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10901062）,福建省高等学校杰出青年科研人才培育计划项目（11FJPY01）.
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