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摘要:
基于网络结构的推荐方法存在过度推荐“热门资源”,忽略推荐“冷门资源”的问题.然而实际中“冷门资源”更契合用户个性化的偏好需求,因此通过挖掘“冷门资源”来提高推荐结果的新颖性成为推荐算法研究方向之一.通过改进网络结构的推荐算法来提高对“冷门资源”的推荐:首先,构建用户-项目-特征词关联网络结构;其次,将用户对项目的评分差作为用户-项目能量传递的权值提高推荐准确性,将项目所具有的特征词的信息熵作为项目-特征词能量传递的权值增加“冷门资源”的推荐;最后,利用线性加权生成推荐列表.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文算法兼顾了推荐结果的准确性,提高了推荐结果中“冷门资源”的推荐.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于加权网络结构的冷门资源推荐算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 网络结构 冷门资源 信息熵 个性化推荐
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 916-923
页数 8页 分类号 TP393
字数 8149字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.05.021
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 钱晓东 兰州交通大学交通运输学院 40 178 7.0 11.0
2 刘国梁 兰州交通大学交通运输学院 1 0 0.0 0.0
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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