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| 基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究 | |
| 作者姓名： | 孙传明 周炎 涂燕 |
| 作者单位： | 1.华中师范大学国家文化产业研究中心, 武汉 430079; 2.武汉理工大学安全科学与应急管理学院, 武汉 430070 |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项华中师范大学项目;滇西北文化生态保护研究中心开放项目 |
| 摘 要： | 针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围. |
| 关 键 词： | 协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度 |
| 收稿时间： | 2020-12-01 |
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