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题名云模型与用户聚类的个性化推荐
被引量：11
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作者
李克潮
凌霄娥
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机构
广西民族师范学院图书馆
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第10期2804-2806,2826,共4页
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基金
广西教育厅科研项目(201204LX481)
CALIS广西壮族自治区文献信息服务中心预研项目(CALISGX201305)
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文摘
针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题,提出利用云模型定性概念与定量数值转换的优势,研究云模型、用户聚类的个性化推荐改进算法。用户对项目属性评价的偏好,转换为用户对加权综合云模型表示的数字特征的偏好。利用改进的聚类算法,对评分数据、原始用户属性标准化后的信息进行聚类;同时考虑用户兴趣的变化,结合用户之间项目属性评价的综合云模型的相似度、用户对项目评分的聚类、用户属性聚类这三种方法产生的邻居用户的并集进行推荐。理论分析和实验结果表明,提出的改进算法不但解决数据稀疏性带来的共同评分用户少的弊端,即使是在新用户的情况下,仍能获得较低的平均绝对误差和平均平方误差。
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关键词
综合云模型
属性评价
评分聚类
属性聚类
协同过滤
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Keywords
integrated cloud model
attributes evaluation
rating clustering
attribute clustering
collaborative filtering
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分类号
TP393.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于用户信息平滑聚类的协同推荐方法
被引量：2
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作者
常富洋
许侃
林鸿飞
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机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第8期796-801,共6页
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基金
基金项目：国家自然科学基金资助项目（编号：60673039,60973068）
国家社科基金（编号：08BTQ025）
+2 种基金
国家863高科技计划资助项目（编号：2006AA012151）
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题（编号：20090041110002）
教育部留学回国人员科研启动基金项目和大连理工大学青年教师科研启动项目.
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文摘
在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东两。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少。为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测。实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性。
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关键词
协同推荐
用户信息
数据平滑
评分聚类
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Keywords
collaborative recommendation
user information
data smoothing
rating cluster
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多级评分聚类诊断法的影响因素
被引量：8
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作者
康春花
任平
曾平飞
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机构
浙江师范大学教师教育学院
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出处
《心理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2016年第7期891-902,共12页
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基金
浙江省高校重大人文社科项目攻关计划(2013QN048)资助
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文摘
从测验和被试两个层面探讨了属性数目、属性层级关系、被试知识状态分布、属性层级误设和Q矩阵误设等因素对GRCDM的影响,以进一步考察GRCDM的特性。研究发现:(1)GRCDM对属性数目无依赖,随属性数目的增多判准率反而增高;(2)被试知识状态分布对GRCDM判准率高低无影响;(3)属性层级误设对GRCDM的影响与属性层级类型有关,当属性层级为无结构型和发散型时,"属性层级关系错乱"的判准率降幅最大;(4)Q矩阵误设对GRCDM的影响因层级关系而异,收敛型和发散型受影响较小,无结构型和线型的判准率在属性既冗余又缺失时降幅最大。
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关键词
多级评分聚类诊断法
属性数目
被试能力分布
属性层级误设
Q矩阵误设
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Keywords
grade response cluster diagnostic method
attributes number
subject＇s ability distribute
attributehierarchy misspecification
Q matrix misspecification
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分类号
B841
[哲学宗教—基础心理学]
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