【摘 要】
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针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较低等问题,提出一种个性化社交活动推荐算法。采用文件主题模型求取用户与其参加过的所有社交活动的主题分布,利用隐含主题概率分布表征用
【机 构】
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内蒙古医科大学计算机信息学院,内蒙古电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金地区科学基金项目(F030403)
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针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较低等问题,提出一种个性化社交活动推荐算法。采用文件主题模型求取用户与其参加过的所有社交活动的主题分布,利用隐含主题概率分布表征用户的兴趣度;利用信任传递机制求取用户间的直接信任值和间接信任值;综合用户对社交活动的兴趣度和评分,构建新的兴趣度相似矩阵得到用户间的综合相似度,将综合用户相似度与用户信任度相融合,得到个性化推荐权值,以不同的权值配比获得最终的社交化活动推荐,利用豆瓣同城数据集确定各模块的参数设置值。对比实验结果表明,在保证较高覆盖率的基础上,算法相较于其它两种推
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