| 基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法 |
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| 引用本文： | 金志刚,朱 琦,刘晓辉.基于属性偏好和邻居信任度的协同过滤推荐算法[J].南开大学学报,2021,54(3):25-30. |
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| 作者姓名： | 金志刚 朱 琦 刘晓辉 |
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| 作者单位： | 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;天津市科技计划 |
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| 摘 要： | 针对协同过滤算法推荐准确度低和数据稀疏的问题,提出了一种基于属性偏好和邻居信任度的协同
过滤算法,首先利用用户的非共同评分项评分和项目属性信息,构建用户-属性评分矩阵,再结合共同评分项的
评分计算相似度;然后利用K近邻方法获取用户的最近邻居;最后学习用户的属性偏好,结合提出的邻居信任度,
计算用户的预测评分.实验结果表明,该算法有效地利用了项目属性和用户更多的评分信息,缓解了数据稀疏的
问题,提高了推荐准确度.
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| 关 键 词： | 推荐系统 协同过滤 项目属性 邻居信任度 稀疏问题 |
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