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| 基于用户相似度的协同过滤算法改进 | |
| 作者单位： | ;1.华东师范大学计算中心 |
| 摘 要： | 协同过滤技术作为目前最常见的个性化推荐技术之一,被广泛认可和应用.作为基于内容的算法执行方式,协同过滤在准确性上具有相当的优势.该算法的核心问题是相似度的计算.本论文介绍了传统协同过滤算法,并对原有的相似度公式进行了优化,使得相似度计算更具有准确性.实验表明,文中提出的优化方法在推荐精度上有显著提高,降低了平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE). |
| 关 键 词： | 推荐技术 相似度 协同过滤 MAE |
Improved collaborative filtering algorithm based on user-similarity |
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