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协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。
基于邻居决策的协同过滤推荐算法
【摘 要】
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协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,湘潭大学信息工程学院,首都师范大学计算机科学联合研究院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年13期
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目（2006AA01Z112）
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