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利用云模型改进基于项目的协同过滤推荐算法

2009-01-10分类号:TP301.6

【作者】张新香  刘腾红  
【部门】中南财经政法大学信息学院  
【摘要】针对基于项目的协同过滤推荐算法在数据极度稀疏的情况下相似性度量不准、推荐质量低下的不足,借鉴基于云模型中的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,改进传统的基于项目的协同过滤推荐算法,并利用公开的实验数据进行验证比较,结果表明,即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。
【关键词】协同过滤推荐算法  云模型  相似度
【基金】
【所属期刊栏目】图书情报工作
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