【摘 要】
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针对视频协同过滤推荐算法多样性较低的问题,提出了一种基于多属性联合的多样性视频协同过滤推荐算法。根据用户与推荐系统的互动历史记录,判断用户是否满意系统的推荐项目,
【机 构】
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广东技术师范大学天河学院计算机科学与工程学院,北京科技大学计算机与通信工程学院,北京航空航天大学计算机学院,北京市科学技术情报研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61672077);广东省教育厅教育科学规划教育信息技术研究项目(14JXN060);广东省教育厅项目(2017SZ03)资助
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针对视频协同过滤推荐算法多样性较低的问题,提出了一种基于多属性联合的多样性视频协同过滤推荐算法。根据用户与推荐系统的互动历史记录,判断用户是否满意系统的推荐项目,如果某个用户过去观看同一个主题的视频节目,并且不关心视频的作者,那么认为该用户对视频作者表现出较高的多样性,对视频节目主题表现出的多样性较低。采用信息熵与用户配置信息长度两个指标来评估项目各个属性的多样性,根据两个指标的组合将用户对每个项目属性的多样性分为4个象限,并且对用户多样性进行模糊化处理,以获得用户多样性对于4个象限的隶属度。在第一个阶段
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