【摘 要】
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引进一种新型高准确度基于资源分配协同推荐方法,利用物质分配过程计算用户相关性。在此基础上考虑类型对相关性影响对算法进行了改进,增加系数λ调节类型因素影响相关系数程度。改进算法平均排名分数减小、平均度减小和平均Hamming距离增加,证明了推荐算法的准确性、多样性、个性化,并且算法时间复杂度也比标准协同算法明显减小。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71071098）, 上海市重点学科管理科学与工程项目（S30504）
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引进一种新型高准确度基于资源分配协同推荐方法,利用物质分配过程计算用户相关性。在此基础上考虑类型对相关性影响对算法进行了改进,增加系数λ调节类型因素影响相关系数程度。改进算法平均排名分数减小、平均度减小和平均Hamming距离增加,证明了推荐算法的准确性、多样性、个性化,并且算法时间复杂度也比标准协同算法明显减小。
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