【摘 要】
:
用户评分数据的稀疏性是影响协同推荐方法推荐质量的重要原因之一。传统基于项目聚类的协同过滤推荐方法虽然能够降低数据稀疏的影响,但在聚类过程中没有考虑用户评论数据中
【机 构】
:
大连大学经济管理学院,黑龙江大学应用外语学院
【基金项目】
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辽宁自然科学基金面上项目(20170540030);黑龙江经济社会发展重点研究课题(WY2017048-B)
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用户评分数据的稀疏性是影响协同推荐方法推荐质量的重要原因之一。传统基于项目聚类的协同过滤推荐方法虽然能够降低数据稀疏的影响,但在聚类过程中没有考虑用户评论数据中包含的项目特征,影响了聚类性能,进而降低了评分预测准确性。提出一种基于特征评分和评论特征词的协同推荐方法,充分利用用户评分信息和评论信息,实验结果表明该方法能有效提高评分预测的准确性。
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