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摘要:
协同过滤是在线商店中自动化产品推荐最成功和最广泛使用的方法之一.该方法最关键的组成部分是使用产品评分数据找出用户之间的相似性的机制,以便根据相似性推荐产品.相似性的计算依赖于传统的距离和矢量相似性度量,例如Pearson相关系数和余弦相似度,然而,它们在推荐问题领域的有效性方面很少受到质疑.文章提出了一种新的启发式相似性度量,其重点在于提高冷启动条件下的推荐性能,其中只有少量评级可用于每个用户的相似度计算.使用三个不同数据集的实验显示了该测量在新用户冷启动条件下的优越性.
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文献信息
篇名 一种新的协同过滤的相似性度量方法缓解新用户冷启动问题
来源期刊 电子技术 学科
关键词 协同过滤 相似性 Pearson 冷启动
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 电子技术研发
研究方向 页码范围 31-33,30
页数 4页 分类号
字数 3672字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2018.09.008
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 王斯锋 2 2 1.0 1.0
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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
相似性
Pearson
冷启动
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
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
出版文献量(篇)
5480
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19
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