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摘要:
协作过滤是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,然而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题.提出了一种新的推荐算法--基于资源的协作过滤算法.该算法在对资源项目依内容划分的基础上,将用户一项目评分矩阵转换为用户一资源类别评分矩阵,然后对用户聚类,在目标用户所在的簇中寻找其最近邻居并产生推荐.实验表明,该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围,算法的扩展性得到了有效改善,而且提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高.
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文献信息
篇名 基于资源的协作过滤推荐算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 协作过滤 稀疏 扩展 聚类 推荐
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 164-168
页数 5页 分类号 TP18
字数 5634字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国胤 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所 212 6947 36.0 79.0
2 纪良浩 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所 23 176 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
协作过滤
稀疏
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
重庆市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://law.ddvip.com/law/2006-09/11584979384040.html
项目类型:重点项目
学科类型:
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