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摘要:
针对传统协同过滤推荐算法计算相似度时,忽略相似度比较高的间接近邻和用户评价过的商品的类型问题.提出了一种基于图结构和项目类型的协同过滤推荐算法GSCF.通过优化相似性计算、近邻选取、评分预测,使算法更准确.在数据集MovieLens上的实验结果表明该算法具有较好的效果.
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文献信息
篇名 基于图结构和项目类型的协同过滤推荐算法
来源期刊 数据通信 学科
关键词 协同过滤 推荐系统 项目类型 相似性计算
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 44-47
页数 4页 分类号
字数 2264字 语种 中文
DOI
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 邬春学 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 108 416 10.0 15.0
2 王鹤 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
协同过滤
推荐系统
项目类型
相似性计算
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引文网络交叉学科
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1002-5057
11-2841/TP
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82-891
1980
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