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基于填充和相似性信任因子的协同过滤推荐算法
郝立燕 王靖
计算机应用
2013, 33 (03):
834-837.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00834
为了提高推荐系统在数据稀疏情况下的推荐质量,提出一种改进的协同过滤算法。该方法使用一种数据挖掘算法对稀疏评分矩阵进行填充; 在完整的填充矩阵上计算用户相似性,并引入相似性信任因子; 最终做出推荐预测。典型数据集上的对比实验结果表明,即使在评分数据极为稀疏的情况下,该算法仍能取得较好的结果。
参考文献 |
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