【摘 要】
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针对推断网络（NBI）的二分图方法中只是考虑用户是否评价过项目,却没有利用用户评分高低这一局限性,提出基于偏好的推断网络（PNBI）推荐方法.该方法在推断网络的基础上,考虑单个用
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300104)
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针对推断网络（NBI）的二分图方法中只是考虑用户是否评价过项目,却没有利用用户评分高低这一局限性,提出基于偏好的推断网络（PNBI）推荐方法.该方法在推断网络的基础上,考虑单个用户对项目评分高低体现了该用户对项目的喜好程度,在＂用户-项目＂的资源分配过程中,将资源分配给评分值较大的评分项,该方法能克服NBI算法中无法使用低评分值数据的缺陷.考虑到数据的稀疏性问题,采用倒排表的方法来节省相似度的运算次数,加速算法.在Movie Lens数据集上的实验表明,PNBI二分图推荐算法在准确率、覆盖率和召回率三个方
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