【摘 要】
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结合用户-项目评分矩阵和项目-类别关联矩阵,提出了一种新的混合推荐模型。首先,利用用户-项目评分矩阵和项目-类别矩阵,提出一种新的项目关联度度量方法,该方法根据项目的特
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（61073146）,中国与波兰政府间科技合作项目（国科外字[2010]179号）,重庆市教委科学技术研究项目（KJ110522）资助
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结合用户-项目评分矩阵和项目-类别关联矩阵,提出了一种新的混合推荐模型。首先,利用用户-项目评分矩阵和项目-类别矩阵,提出一种新的项目关联度度量方法,该方法根据项目的特征信息和当前评分数据的稀疏情况,动态调节关联度的计算值,真实地反映彼此之间的关联度;其次,分别以项目关联度和用户-项目评分信息为权值,构建一个基于用户-项目的加权两层图模型;在此基础上,从两层图的全局结构出发,结合随机游走算法给出了基于加权两层图的推荐算法,以为用户提供个性化的项目推荐和用户推荐。实验结果表明,该算法相比文献中的其他推荐方法
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