【摘 要】
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针对用户共同评分很少甚至没有时,传统相似度计算性能较差的问题,以及传统加权slope one算法在进行预测评分时未考虑项目相似度对预测结果的影响,提出一种融合巴氏系数的加权
【基金项目】
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国家自然科学基金(71761028)
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针对用户共同评分很少甚至没有时,传统相似度计算性能较差的问题,以及传统加权slope one算法在进行预测评分时未考虑项目相似度对预测结果的影响,提出一种融合巴氏系数的加权slope one算法(BCWSOA)。该算法主要针对上述两个问题进行改进,一是利用巴氏系数对用户相似度进行改进。首先用皮尔逊相关系数计算用户局部相似度,Jaccard相似性计算用户全局相似度,巴氏系数分析用户相关性,然后将巴氏系数作为权重因子优化用户局部相似度,最后使用参数α组合优化用户局部相似度和用户全局相似度,从而获得融合相似度。
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