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研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾＂形状-距离＂的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本方法提高了推荐准确度。
基于云模型熟悉相似度的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾＂形状-距离＂的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2017年11期
【基金项目】
：
国家自然科学基金（71171112,71401064,71502073）, 教育部人文社科基金（14YJC630120）, 南京航空航天大学研究生开放基金（kfjj20150903）
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