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摘要:
传统的用户相似度计算方法中每个项目的权重是相同的,然而分析传统推荐算法和现实情形,用户间共同高评分项目的权重应该高于用户间共同低评分项目的权重,并且传统用户相似度计算方法没有考虑项目间的类群关系。针对上述问题,提出了一种给项目加权的方法,从而得到考虑项目相似权重的用户相似度计算方法。通过在MovieLens数据集上进行实验,与基于传统用户相似度计算方法的协同过滤算法比较,实验结果表明,考虑了项目相似度权重的协同过滤算法能显著提高评分预测的准确性和推荐系统的质量。
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文献信息
篇名 考虑物品相似权重的用户相似度计算方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 项目相似度 相似度加权 协同过滤算法 推荐系统
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 123-127
页数 5页 分类号 TP391
字数 4905字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1306-0048
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 罗军 重庆大学计算机学院 91 712 13.0 21.0
2 朱文奇 重庆大学计算机学院 1 26 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
项目相似度
相似度加权
协同过滤算法
推荐系统
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
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