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针对在传统协同过滤算法中存在的推荐精度较低、预测质量不佳的问题,该文提出一种基于可信预测值的协同过滤算法(RPCF).该算法在使用基于记忆的协同过滤方法计算预测值的基础上,引入可信度概念和技术方法,运用对推荐项目评级的邻居数评估可信度,融合可信度与传统预测值得到可信预测值,再根据可信预测值进行推荐,从而达到提升算法质量的目标.在MovieLens数据集中与其他提高精度方法进行实验对比,实验结果表明:RPCF方法能够提高预测精度和算法鲁棒性,具有更好的推荐质量. 相似文献
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