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摘要:
协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题。传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度。为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离(earth mover’s distance,简称EMD)实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法。实验结果表明:与余弦、Pearson方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响。所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度。
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文献信息
篇名 一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 推土机距离 推荐系统 协同过滤 混合推荐
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 1817-1830
页数 14页 分类号 TP311
字数 13615字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004491
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 孟祥武 66 2158 21.0 46.0
3 张玉洁 23 1151 12.0 23.0
7 胡勋 3 392 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
推土机距离
推荐系统
协同过滤
混合推荐
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
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
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