【摘 要】
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针对因SlopeOne算法没有考虑相似性，而导致个性化推荐准确率不高的问题，提出了一种基于用户相似性的加权SlopeOne算法（BUSweightedSlopeOne算法）。通过先评定用户活跃度，筛选出活
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海商学院管理学院
【基金项目】
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上海高校“十二五”内涵建设工商管理重点学科项目和上海高校知识服务平台“上海商贸服务业知识服务中心”项目(ZF1226)
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针对因SlopeOne算法没有考虑相似性，而导致个性化推荐准确率不高的问题，提出了一种基于用户相似性的加权SlopeOne算法（BUSweightedSlopeOne算法）。通过先评定用户活跃度，筛选出活跃用户，然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充，再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合，将用户间的相似性作为预测评分权重，最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析。通过三组实验研究结果表明，与其他传统方法相比，提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率。
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