基于邻居决策的协同过滤推荐算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李春; 朱珍民; 高晓芳; 陈援非
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| 刊名 | 计算机工程
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| 出版日期 | 2010 |
| 卷号 | 36.0期号:013页码:34 |
| 关键词 | 个性化推荐 邻居数 协作过滤 平均绝对误差 |
| ISSN号 | 1000-3428 |
| 英文摘要 | 协同过滤技术应用于个性化推荐系统中,稀疏性问题和可扩展性问题成为亟需解决的问题。针对传统方法的不足,提出一种凭借邻居数做决策的方法,比较各个待测位置的用户邻居数和项目邻居数,由数量多的一方作预测,同时对预测值判定给出一种合理而有效的度量方法。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37321]  |
| 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 | 李春,朱珍民,高晓芳,等. 基于邻居决策的协同过滤推荐算法[J]. 计算机工程,2010,36.0(013):34. |
| APA | 李春,朱珍民,高晓芳,&陈援非.(2010).基于邻居决策的协同过滤推荐算法.计算机工程,36.0(013),34. |
| MLA | 李春,et al."基于邻居决策的协同过滤推荐算法".计算机工程 36.0.013(2010):34. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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