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摘要:
许多传统的推荐方法如协同过滤和低秩矩阵分解都存在物品或用户方面的稀疏性和冷启动问题.为了克服这两方面的问题,提出一种基于隐语义模型的个性化推荐方法.通过对用户行为进行分析,利用隐语义模型推断出用户潜在的兴趣因子,从而构建用户兴趣特征矩阵来进行个性化推荐.对现实的电影数据的实验证明了所提方法的有效性,并在准确率、召回率和覆盖率方面均优于传统的协同过滤方法和基于内容的方法.
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文献信息
篇名 基于隐语义模型的个性化推荐
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 隐语义模型 稀疏性 冷启动 个性化推荐
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 人工智能与识别
研究方向 页码范围 206-210
页数 5页 分类号 TP391
字数 5193字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.039
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 范慧婷 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 1 12 1.0 1.0
2 钟春琳 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 2 13 1.0 2.0
3 龚海华 中国科学技术大学计算机科学与技术学院 3 13 1.0 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
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隐语义模型
稀疏性
冷启动
个性化推荐
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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