【摘 要】
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在“互联网+”的大数据时代,要获得有价值的信息需耗费大量的时间与精力,网络资源个性化推荐技术有望解决这个问题。研究指出修正协同过滤算法的优点及不足,重点就重合因子的
【基金项目】
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广东省科技计划项目(编号:2015A030303013,2014A020217016)资助
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在“互联网+”的大数据时代,要获得有价值的信息需耗费大量的时间与精力,网络资源个性化推荐技术有望解决这个问题。研究指出修正协同过滤算法的优点及不足,重点就重合因子的不足进行修正和改进,从而推荐一种新的基于有向重合因子的相似度修正方法。以四个不同稀疏度的数据集为样本进行实践论证,通过算法的分析对比得到结论,各数据集中DWSCF(有向加权相似度协同过滤算法)效率最高,其次为JSCF(Jaccard修正协同过滤算法)及WSCF(加权相似度协同过滤算法),最低的是CF(协同过滤算法),大量样本数据验证了创新的基于
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