【摘 要】
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针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度,计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的问题,提高了推荐准确度.
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71502125),天津市科技计划(17KPXMSF00110)。
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针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度,计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的问题,提高了推荐准确度.
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