【摘 要】
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上下文信息对于构建精确的推荐系统是很有价值的.然而,传统的推荐系统还不能有效提取并结合不同类型的上下文信息来进一步提高推荐质量.为此,提出基于上下文提取的感知推荐算
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳110168
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上下文信息对于构建精确的推荐系统是很有价值的.然而,传统的推荐系统还不能有效提取并结合不同类型的上下文信息来进一步提高推荐质量.为此,提出基于上下文提取的感知推荐算法CEPRA(Context Extraction based Perception Recommendation Algorithm),对于不同类型的上下文,提取出和用户评分相关的上下文信息,利用相关的上下文信息通过引入随机决策树的方式分割初始用户项目评分矩阵,在树的叶子结点应用矩阵分解,通过求解目标函数来预测潜在用户对项目的评分.在真实数据集上的实验表明,该算法较传统推荐算法有着更高的准确率.
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