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基于项目的非邻近序列模式推荐算法
被引量：
1
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作者
李伟
王新房
刘妮
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期65-67,70,共4页
针对推荐系统存在的稀疏性问题,提出将非邻近序列模式挖掘算法与基于项目的协作过滤推荐算法相结合的推荐方法,通过构造Markov概率的路径加权转移矩阵,计算资源被推荐的可能性,向用户进行推荐。结果证明,在数据稀疏的情况下,较传统的基...
针对推荐系统存在的稀疏性问题,提出将非邻近序列模式挖掘算法与基于项目的协作过滤推荐算法相结合的推荐方法,通过构造Markov概率的路径加权转移矩阵,计算资源被推荐的可能性,向用户进行推荐。结果证明,在数据稀疏的情况下,较传统的基于项目的协作过滤推荐算法,该算法能有效提高推荐系统的推荐质量。
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关键词
推荐系统
稀疏性问题
非邻近序列模式挖掘算法
基于项目的协作过滤
路径加权求和
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题名
基于项目的非邻近序列模式推荐算法
被引量：
1
1
作者
李伟
王新房
刘妮
机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期65-67,70,共4页
文摘
针对推荐系统存在的稀疏性问题,提出将非邻近序列模式挖掘算法与基于项目的协作过滤推荐算法相结合的推荐方法,通过构造Markov概率的路径加权转移矩阵,计算资源被推荐的可能性,向用户进行推荐。结果证明,在数据稀疏的情况下,较传统的基于项目的协作过滤推荐算法,该算法能有效提高推荐系统的推荐质量。
关键词
推荐系统
稀疏性问题
非邻近序列模式挖掘算法
基于项目的协作过滤
路径加权求和
Keywords
recommender systems
sparsity problems
non-neighbouring sequential pattern mining algorithms
item-based Collaborative Filtering（CF）
path weighted sum
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于项目的非邻近序列模式推荐算法
李伟
王新房
刘妮
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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