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摘要:
针对传统的协同过滤算法存在的数据稀疏性问题,提出一种基于项目属性偏好的协同过滤算法(CFBIAP).该算法利用项目属性和评分计算基于项目属性偏好的用户相似性,并且与基于评分矩阵的相似性线性拟合得到用户相似性,一定程度上减小了传统的仅依据评分矩阵计算用户相似性所产生的误差.在MovieLens数据集上的实验表明,该算法推荐的质量和效果均优于传统的协同过滤算法,有效解决了矩阵稀疏性问题.
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相似度
内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于项目属性偏好的协同过滤算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 协同过滤 推荐 项目属性 相似性
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 23-26
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3884字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.04.005
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 魏慧琴 北京交通大学计算机与信息技术学院 19 87 6.0 8.0
2 朱明 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 2 1.0 1.0
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
协同过滤
推荐
项目属性
相似性
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
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56782
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