【摘 要】
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传统协同过滤算法主要根据稀疏的评分矩阵向用户作出推荐,存在推荐质量较差的问题。为此,提出一种基于信息熵的综合项目相似度度量方法。考虑到用户的兴趣会随时间发生变化,
【基金项目】
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北京市重点学科基金项目(007000541215042)
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传统协同过滤算法主要根据稀疏的评分矩阵向用户作出推荐,存在推荐质量较差的问题。为此,提出一种基于信息熵的综合项目相似度度量方法。考虑到用户的兴趣会随时间发生变化,而且不同用户群体的兴趣变化不同,受艾宾浩斯记忆遗忘规律启发,提出适应于不同用户群体兴趣变化的数据权重。基于movielens数据集的实验结果表明,改进后算法不仅能缓解评分数据稀疏问题,而且能提高算法的准确率。
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