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摘要:
现今,推荐系统越来越受到重视和普及,协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一,对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后,着重对相似性度量方法进行了研究,分别介绍了相关相似性、余弦相似性和调整的余弦相似性,在稀疏数据下对这3种相似性度量方法进行了分析与比较,在最终给出分析结论,并在此基础上提出了改进的相似性计算方法.
推荐文章
基于云填充和混合相似性的协同过滤推荐算法的研究
协同过滤推荐算法
云填充
时序行为影响力
Jaccard系数
协同过滤算法中的相似性度量方法研究
协同过滤
相似性
个性化推荐
一种基于权重矩阵的协同过滤算法的相似度度量方法
协同过滤算法
相似度度量
权重矩阵
参数融合
权重计算
仿真实验
协同过滤算法中的用户相似性度量方法研究
协同过滤
数据稀疏
用户相似性
Jaccard相似性系数
推荐算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 协同过滤中的相似性度量方法的研究
来源期刊 无线电通信技术 学科 工学
关键词 协同过滤 个性化推荐 相似性 MAE
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 工程实践及应用技术
研究方向 页码范围 94-96
页数 3页 分类号 TP311
字数 2414字 语种 中文
DOI
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作者信息
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1 张小红 2 18 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
个性化推荐
相似性
MAE
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
无线电通信技术
双月刊
1003-3114
13-1099/TN
大16开
河北省石家庄市中山西路589号
18-149
1972
chi
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2815
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11314
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