【摘 要】
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[目的/意义]旨在为提高协同过滤算法推荐质量提供参考。[方法/过程]针对协同过滤算法存在的数据稀疏性、冷启动等问题,提出基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法。
【机 构】
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中山大学资讯管理学院,暨南大学深圳旅游学院
【基金项目】
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国家社科基金重点项目“基于本体映射的非物质文化遗产本体词汇库研究”(项目编号:16AZD055)成果
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[目的/意义]旨在为提高协同过滤算法推荐质量提供参考。[方法/过程]针对协同过滤算法存在的数据稀疏性、冷启动等问题,提出基于用户多属性加权和兴趣相似度的协同过滤算法。该算法通过征集专家意见,借助层次分析法得出用户在年龄、性别、职业和邮编相似度的最优权重,计算多维属性相似度;将皮尔逊相似度作为约束系数,融入Weight Slope one算法,提取用户隐式标签,计算用户兴趣相似度;动态调整多维属性相似度和兴趣相似度,从而选取最优参数。[结果/结论]该算法有效降低了推荐系统的MAE值,在近邻数目较少和数据较稀
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