| 基于杰卡德相似性的推荐系统研究 |
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| 引用本文： | 汪婧,荣升格.基于杰卡德相似性的推荐系统研究[J].安徽工程科技学院学报,2013,28(3). |
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| 作者姓名： | 汪婧 荣升格 |
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| 作者单位： | 安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖,241000 |
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| 基金项目： | 安徽工程大学校青年基金项目资助 |
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| 摘 要： | 协同过滤推荐系统的核心是用户的相似性度量.在杰卡德相似性度量基础上,提出一种修正的杰卡德相似性度量.该方法将用户评分差异的数目融入相似度计算,并综合杰卡德相似度建立神经网络学习模型,选取Movielens数据作为训练集,得到合适的权重.实验结果表明,与pearson相似性度量相比,该方法在用户评价较少时给出相对可靠的推荐,在推荐的精度、平均绝对误差等方面具有一定的优越性.
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| 关 键 词： | 推荐系统 杰卡德相似度 神经网络 协同过滤 |
Research on recommender systems based on jaccard similarity |
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| WANG Jing
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RONG Sheng-ge.Research on recommender systems based on jaccard similarity[J].Journal of Anhui University of Technology and Science,2013,28(3). |
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| Authors: | WANG Jing RONG Sheng-ge |
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