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题名基于兴趣传播的用户相似性计算方法研究
被引量：8
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作者
廖大强
印鉴
邬依林
邹杜
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机构
南华工商学院
中山大学信息科学与技术学院
广东第二师范学院计算机科学系
华南理工大学广东省计算机网络重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第10期95-100,104,共7页
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基金
广东省计算机网络重点实验室开放基金项目(CCNL200709)
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文摘
针对传统的协同过滤算法中存在数据稀疏性和冷启动的不足,分析目前已有的解决方案,提出基于用户兴趣传播的协同过滤算法。在改进算法中可以让用户兴趣进行直接传播,使得用户兴趣游走以及更新,计算用户-兴趣的分布矩阵从而获取用户兴趣的相似性,然后对上述过程通过算法描述其实现过程,最后对算法进行实验分析。在这个算法当中不仅解决用户的兴趣的相似性计算问题,又考虑到其他的邻居的用户对于目标用户兴趣偏好的影响,在数据稀疏性的情况下保证了算法的有效性,在一定程度上提高了性能。仿真实验表明,算法的性能具有可行性和有效性。
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关键词
数据稀疏性
用户兴趣
直接传播
兴趣游走
兴趣偏好
协同过滤
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Keywords
Data sparsity
User interest
Direct propagation Interest wandering
Interest preference
Collaborative filtering
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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