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摘要:
基于用户的协同过滤推荐算法(User CF)从用户的历史操作记录中分析用户的兴趣,找到每个用户的k个相似近邻,然后基于这k个近邻集合实施推荐.皮尔森相关系数能够根据用户的历史评分计算用户间的相似度.本文加入流行项目惩罚系数、共同评分项目惩罚系数δ和评分差异惩罚系数λ,对皮尔森相关系数实施了改进和修订.实验结果表明,改进后的皮尔森相似度的推荐效果好于原始皮尔森相似度.
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文献信息
篇名 改进Pearson相关系数的个性化推荐算法
来源期刊 山东农业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 个性化推荐 相似性计算 皮尔森相关系数 评分预测
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 940-944
页数 5页 分类号 TP301
字数 3056字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2324.2016.06.026
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 王红 六安职业技术学院信息与电子工程学院 19 101 4.0 9.0
2 陈功平 六安职业技术学院信息与电子工程学院 19 86 4.0 8.0
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
个性化推荐
相似性计算
皮尔森相关系数
评分预测
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
山东农业大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2324
37-1132/S
大16开
山东泰安市岱宗大街61号农业大学学报编辑部
1955
chi
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3505
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