【摘 要】
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由于用户数目的不断增多以及信息量的快速膨胀,传统协同过滤（CF）中的数据矩阵稀疏性问题显得愈为突出。为此我们提出了一种新的混合推荐方法。首先,我们在最大熵模型下综合考虑
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由于用户数目的不断增多以及信息量的快速膨胀,传统协同过滤（CF）中的数据矩阵稀疏性问题显得愈为突出。为此我们提出了一种新的混合推荐方法。首先,我们在最大熵模型下综合考虑tag信息和rating信息作为约束条件,然后分别针对tag信息和rating信息定义相关的特征并且计算其相应的权重,最后利用先前计算出的权重预测当前用户对于目标项目的评分概率分布,并且选出概率最大的作为预测评分。实验证明,该方法能有效提升推荐系统的准确率。
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