10.3969/j.issn.1673-808X.2011.03.014
基于用户角色与行为的协同过滤推荐算法
针对传统协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏性问题,以稀疏的用户打分来确定用户间的相似性可能并不准确.为此,提出了以用户行为对应一定分值代替空缺评分的方法来修正用户I-U评分矩阵,并基于用户角色以权重系数K来约束最近邻的计算.实验表明,改进的算法具有更优的推荐质量.
协同过滤、I-U评分矩阵、最近邻、用户角色、用户行为
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TP311(计算技术、计算机技术)
2011-09-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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