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题名一种融合人口统计属性的协同过滤算法
被引量：9
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作者
杨超
艾聪聪
蒋斌
李仁发
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机构
湖南大学工商管理学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第4期782-786,共5页
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基金
教育部科技项目(教外司留[2013]693号)资助
湖南省科技计划项目(2012FJ4131)资助
中央高校基本科研业务费资助项目
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文摘
协同过滤算法基于用户-物品评分矩阵预测目标用户对物品的评分,然而评分稀疏性限制了该技术的发展;另一方面,用户人口统计属性反映用户偏好,能够用来判断用户之间的相似度.基于此,提出一种融合人口统计属性的协同过滤推荐算法.首先对用户基于人口统计属性聚类,进而定义物品的类内流行度,通过在传统相似度计算方法上融合物品类内流行度,体现用户在人口统计属性上的相似度,以此来提高最近邻寻找的准确性.在Movie Lens数据集上的实验结果表明,与传统协同过滤方法比较,本文提出的方法能够有效提高推荐精度.
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关键词
推荐系统
协同过滤
层次聚类
人口统计属性
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Keywords
recommendation system
hierarchical clustering
collaborative filtering
demographic attribute.
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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