【摘 要】
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随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤是其中的关键技术之一,它根据相似用户的喜好产生对目标用户的推荐.随着用户和项目数量的增加,用于产生推荐的数据集将
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏技术师范学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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本研究得到南京信息工程大学科研基金资助项目（Y507）资助.
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随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤是其中的关键技术之一,它根据相似用户的喜好产生对目标用户的推荐.随着用户和项目数量的增加,用于产生推荐的数据集将极端稀疏,协同过滤系统的性能下降.为此,提出了一种新的用户多层相似性度量,不仅降低数据稀疏性的影响,而且克服了相似不相同的问题.实验表明,该度量方式能够提高协同过滤系统的推荐质量.
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