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王全民 (王全民.) | 谷实 (谷实.) | 李振国 (李振国.) | 王开阳 (王开阳.) | 孙艳峰 (孙艳峰.)

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摘要:

推荐系统可以过滤一些无用信息,可以预测用户是否喜欢给定的资源。基于内容的推荐和协同过滤推荐算法是目前主要的个性化推荐方法。但是随着用户项目的不断增加,用户-项目评分矩阵存在着稀疏性、冷启动等问题。针对此问题,我们提出了一个独特的层叠混合推荐方法,使用评级数据,人口统计数据和特征数据来计算项目之间的相似度。实验表明我们的方法优于传统的推荐系统算法。

关键词:

Collaborative Filtering Content-Based Demographic 个性化 协同过滤 基于内容 推荐算法Personalization

作者机构:

  • [ 1 ] [王全民]北京工业大学,北京
  • [ 2 ] [谷实]北京工业大学,北京
  • [ 3 ] [李振国]北京工业大学,北京
  • [ 4 ] [王开阳]北京工业大学,北京
  • [ 5 ] [孙艳峰]北京工业大学,北京

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来源 :

应用数学进展

ISSN: 2324-7991

年份: 2017

期: 03

卷: 6

页码: 267-274

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