| 一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法 |
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| 引用本文： | 张俐. 一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(16): 174-179 |
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| 作者姓名： | 张俐 |
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| 作者单位： | 江苏理工学院计算机工程学院,常州,213001 |
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| 基金项目： | 国家社会科学(16BTY073) |
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| 摘 要： | 相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。
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| 关 键 词： | 协同过滤 局部相似性 全局相关性 个性化推荐 |
| 收稿时间： | 2018-10-26 |
| 修稿时间： | 2019-04-03 |
A collaborative filtering algorithm based on adaptive local and global fusion |
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| Zhangli. A collaborative filtering algorithm based on adaptive local and global fusion[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(16): 174-179 |
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| Authors: | Zhangli |
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| Affiliation: | 1 College of Computer Engineering,Jiangsu University of Technology,Changzhou Jiangsu 213001 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | collaborative filtering local similarity global correlation personalized recommendation |
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