| 融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法 |
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| 引用本文： | 谢修娟,莫凌飞,李香菊,陈永.融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法[J].河海大学学报(自然科学版),2019,47(6):568-573. |
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| 作者姓名： | 谢修娟 莫凌飞 李香菊 陈永 |
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| 作者单位： | 东南大学成贤学院计算机工程系,江苏 南京,210088;东南大学仪器科学与工程学院,江苏 南京,211189;金斗云信息科技有限公司,江苏 南京,211189 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61603091)；江苏省教育信息化研究立项课题(20180054)；全国高等院校计算机基础教育研究会教学研究项目(2018-AFCEC-210) |
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| 摘 要： | 针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。
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| 关 键 词： | 协同过滤 地理位置 推荐多样性 兴趣偏好 位置偏好 物品流行度 |
Collaborative filtering algorithm combining location information and item popularity |
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| XIE Xiujuan,MO Lingfei,LI Xiangju and CHEN Yong.Collaborative filtering algorithm combining location information and item popularity[J].Journal of Hohai University (Natural Sciences ),2019,47(6):568-573. |
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| Authors: | XIE Xiujuan MO Lingfei LI Xiangju and CHEN Yong |
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| Institution: | Department of Computer Engineering, Southeast University Chengxian College, Nanjing 210088, China,College of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China,Department of Computer Engineering, Southeast University Chengxian College, Nanjing 210088, China and Action Cloud Information Technology Co., Ltd., Nanjing 211189, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | collaborative filtering geographic location recommended diversity interest preference position preference item popularity |
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