基于领域知识的个性化推荐算法研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张丙奇 |
| 刊名 | 计算机工程
 |
| 出版日期 | 2005 |
| 卷号 | 31.0期号:021页码:7 |
| 关键词 | 个性化 推荐系统 协同过滤 领域知识 平均绝对误差 |
| ISSN号 | 1000-3428 |
| 英文摘要 | 提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法，使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐。实验结果表明，该算法解决了传统协同过滤算法中相似性度量方法“过严”的问题，在过滤初期显著地提高了推荐质量。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35915]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张丙奇. 基于领域知识的个性化推荐算法研究[J]. 计算机工程,2005,31.0(021):7. |
| APA | 张丙奇.(2005).基于领域知识的个性化推荐算法研究.计算机工程,31.0(021),7. |
| MLA | 张丙奇."基于领域知识的个性化推荐算法研究".计算机工程 31.0.021(2005):7. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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