【摘 要】
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为尽可能减小群组成员对所推荐项目的不满意度,提高推荐系统的准确度,在传统推荐系统的基础上,提出一种基于用户交互行为的偏好融合策略。通过成员间协同过滤获得用户对项目
【机 构】
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西华大学计算机与软件工程学院,西藏飞跃智能科技有限公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目西藏自然科学博物馆数字馆关键技术研究及集成示范(2011BAH26B01);国家自然科学基金(61271413,61472329,61532009);数字空间安全保障四川省高校重点实验室开放基金课题资助(SZjj2015-055);四川省教育厅重点项目资助(16ZA0165);西华大学重点科研基金项目(Z1320607);西华大学研究生创新基金(YCJJ2015187)
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为尽可能减小群组成员对所推荐项目的不满意度,提高推荐系统的准确度,在传统推荐系统的基础上,提出一种基于用户交互行为的偏好融合策略。通过成员间协同过滤获得用户对项目的预测评分,通过组间协同过滤获得群组对项目的预测评分,再利用用户间的交互行为获得用户在群组中的权重,进而获得群组对推荐项目的最终评分。通过改进的GMAE评估模型对本融合策略进行验证和评价,结果表明,本策略在准确度、推荐项目多样性方面较传统协同融合策略有明显提高。
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