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基于多方面评分的景点协同推荐算法 被引量：3
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作者 王志强 文益民 李芳 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2016年第6期54-61,共8页
针对传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐模型中利用单一的总体评分进行相似性计算,但总体评分不能准确反映用户对物品喜好的问题,提出基于多方面评分的景点协同推荐算法。该算法综合利用用户对景点在景色、趣味性、性价比... 针对传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐模型中利用单一的总体评分进行相似性计算,但总体评分不能准确反映用户对物品喜好的问题,提出基于多方面评分的景点协同推荐算法。该算法综合利用用户对景点在景色、趣味性、性价比三个方面的评分计算用户或景点之间的相似性,进而计算目标用户对目标景点的总体评分。试验结果表明:在相似性计算中引入景点在这三个方面的评分信息后,推荐结果的均方根误差、平均绝对误差、覆盖率、准确率和F-度量指标都得到了改善。 展开更多
关键词 景点推荐 协同推荐 多方面评分 评分预测 相似性度量
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