【摘 要】
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为使用户-物品评分、社会网络和社会化标签等异构信息融合到协同过滤推荐方法的最近邻寻找过程中,弥补冷启动用户单一维度信息的不足,提出一种多重图排序的冷启动推荐方法。
【基金项目】
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国家自然科学基金(71361012,71764006);江西省自然科学基金(20161BAB201029);江西省教育厅科技项目(GJJ170344,GJJ170319)
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为使用户-物品评分、社会网络和社会化标签等异构信息融合到协同过滤推荐方法的最近邻寻找过程中,弥补冷启动用户单一维度信息的不足,提出一种多重图排序的冷启动推荐方法。通过分析用户之间可能存在的信任度构建关系网络,利用多重图排序模型得到目标用户的最近邻集合,进而产生目标用户的推荐列表。实验结果表明,与基于用户的协同过滤推荐方法相比,该方法能有效地提高冷启动用户的个性化推荐准确性和推荐覆盖率。
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