【摘 要】
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推荐系统中奇异值矩阵分解在用于预测用户对项目的评分时,大都只是单一的考虑项目隐式反馈或用户隐式反馈,由此造成用户对项目的评分不太精确.针对这一问题本文提出了融合项
【机 构】
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河北大学 电子信息工程学院,河北 保定,071000
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推荐系统中奇异值矩阵分解在用于预测用户对项目的评分时,大都只是单一的考虑项目隐式反馈或用户隐式反馈,由此造成用户对项目的评分不太精确.针对这一问题本文提出了融合项目和用户隐式反馈的个性化推荐系统,即将基于项目隐式反馈的矩阵分解与基于用户隐式反馈的矩阵分解以一定的权重相结合,除此以外我们还融入了项目与项目和用户与用户的相关性函数,以此来体现隐式反馈信息的重要程度.为进一步提高本文提出的矩阵分解评分模型的预测精度,我们还对相似性度量方式进行了改进,即同时考虑用户-项目评分和项目的属性信息.经验证本文算法对预测评分的精确度有了一定程度的提高.
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