10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2328
集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤推荐方法
针对传统的协同推荐算法存在数据稀疏和推荐精度低的问题,提出了一种集成社会化标签和用户背景信息的协同过滤(CF)推荐方法.首先,分别计算基于社会化标签和用户背景信息的用户间的相似度;然后,基于用户评分计算用户间的相似度;最后,集成上述3种相似性度量产生用户间综合相似度,并对目标用户进行项目推荐.实验结果表明,与传统的协同过滤推荐算法相比,所提方法在正常数据集和冷启动数据集下的平均绝对误差(MAE)平均降低了16%和22.6%.该方法不仅能有效地提高推荐算法的精度,而且能较好地解决数据稀疏和冷启动的问题.
数据稀疏、冷启动、用户背景信息、社会化标签、协同过滤推荐
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TP391;TP18(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目71371012,71171002;教育部人文社科规划项目13YJA630098
2014-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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