【摘 要】
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现有的协同过滤推荐算法主要依据用户对资源的评分,但是通常用户的评分矩阵数据稀疏,少量的评分数据不能很好表示出用户和资源的特点。然而,标签既能反映用户的兴趣又能描述
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现有的协同过滤推荐算法主要依据用户对资源的评分,但是通常用户的评分矩阵数据稀疏,少量的评分数据不能很好表示出用户和资源的特点。然而,标签既能反映用户的兴趣又能描述资源的自身特征。因此,本文通过引入标签,提出一种基于标签和协同过滤的个性化推荐算法。该算法将标签视为用户和资源的中间纽带,通过拆分用户-标签-资源三维关系图后分别计算用户与标签、标签与资源的关联度,构建用户的兴趣模型。再依据用户兴趣模型预测对于待推荐新资源的兴趣度,最终产生Top-N推荐集。在公开数据集Movie Lens上,与现有算法的比较结果
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