【摘 要】
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术,对推荐结果可解释强。基于用户的协同过滤是一种重要的系统推荐方法,用户评分数据的极端稀疏性制约着系统的推荐质量。针对上述情况
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,漳州师范学院计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家863计划课题(2012AA011005);国家自然科学基金(61273292,71140004,61170129)资助
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协同过滤是推荐系统中广泛使用的推荐技术,对推荐结果可解释强。基于用户的协同过滤是一种重要的系统推荐方法,用户评分数据的极端稀疏性制约着系统的推荐质量。针对上述情况,提出一种基于用户群体影响的协同过滤推荐算法。首先,定义了用户群体的概念并根据群体影响提出两条相应准则;然后,计算用户相似性时,不仅考虑了用户个体之间的相似性,而且考虑了用户所处群体之间的相似性。该算法不仅可以更加精确地刻画用户之间相似度,而且一定程度上增强了推荐系统的稳定性。实验结果表明,该算法能有效地提高系统的推荐质量,而且满足所提出的两条准则。
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