【摘 要】
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为提高协同过滤推荐算法的效率及准确率,提出一种基于属性向量典型性的排序推荐算法。综合考虑物品属性信息及用户对物品历史评分等多维度信息,计算用户间的相似度,根据相似
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572123),国家杰出青年科学基金项目(61225012、71325002),辽宁省百千万人才工程基金项目(2013921068),赛尔网络下一代互联网技术创新基金项目(NGII20160616)
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为提高协同过滤推荐算法的效率及准确率,提出一种基于属性向量典型性的排序推荐算法。综合考虑物品属性信息及用户对物品历史评分等多维度信息,计算用户间的相似度,根据相似用户的评分行为预测目标用户对物品排列概率,得到最终推荐列表。在Hadoop分布式环境下进行实现,实验结果表明,相比于传统推荐算法,该方法更加高效和准确。
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