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针对传统协同过滤推荐算法中以稀疏评分计算用户相似性可能并不准确的问题,提出以用户行为对应一定分值填补空缺的I-U评分矩阵,并以分角色下的权重系数K约束用户相似性计算的改进协同过滤推荐算法。实验表明,改进算法的推荐质量更高。
基于用户行为与角色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中以稀疏评分计算用户相似性可能并不准确的问题,提出以用户行为对应一定分值填补空缺的I-U评分矩阵,并以分角色下的权重系数K约束用户相似性计算的
【机 构】
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桂林航天工业高等专科学校党委,桂林电子科技大学商学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2011年11期
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