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由于大规模动态数据集在推荐时难以兼顾推荐准确度的问题,该文在充分考虑用户所处上下文情景因素,提出一种基于上下文的协同过滤推荐技术,以提高用户偏好的预测准确度。实验表明,该技术能有效提高推荐质量和效率。
基于上下文信息的协同过滤推荐
【摘 要】
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由于大规模动态数据集在推荐时难以兼顾推荐准确度的问题,该文在充分考虑用户所处上下文情景因素,提出一种基于上下文的协同过滤推荐技术,以提高用户偏好的预测准确度。实验
【机 构】
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黔南民族师范学院计算机科学系
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2015年9X期
【基金项目】
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贵州省科技技术基金项目,项目编号:黔科合LH字[2014]7439号
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