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一种个性化协同过滤混合推荐算法
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传统协同过滤算法主要根据稀疏的评分矩阵向用户作出推荐，存在推荐质量较差的问题。为此，提出一种基于信息熵的综合项目相似度度量方法。考虑到用户的兴趣会随时间发生变化，而且不同用户群体的兴趣变化不同，受艾宾浩斯记忆遗忘规律启发，提出适应于不同用户群体兴趣变化的数据权重。基于movielens数据集的实验结果表明，改进后算法不仅能缓解评分数据稀疏问题，而且能提高算法的准确率。
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软件导刊
ISSN： 1672-7800
年份： 2016
期： 3
卷： 15
页码： 52-56
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