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一种有效缓解数据稀疏问题的协同过滤推荐算法 预览
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作者 张清 于博 +1 位作者 王辉 邓林 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期473-478,共6页
文章针对数据的稀疏会导致传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐算法不能准确地查找到最近邻居问题,提出了一种改进的基于用户Tanimoto相似性系数预填充的算法,通过改进的Tanimoto相似性系数得到更加合理的用户相似度,并结... 文章针对数据的稀疏会导致传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐算法不能准确地查找到最近邻居问题,提出了一种改进的基于用户Tanimoto相似性系数预填充的算法,通过改进的Tanimoto相似性系数得到更加合理的用户相似度,并结合提出的预测公式对目标用户的未评分项进行预测评分和填充,从而降低矩阵的数据稀疏度。实验结果表明,该算法对稀疏数据集具有较好的表现,能够提高推荐的质量。 展开更多
关键词 数据稀疏 协同过滤(CF) Tanimoto相似性系数 推荐算法 矩阵填充
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