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一种基于用户兴趣局部相似性的推荐算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
吴发青  贺樑  夏薇薇  任磊 《计算机应用》2008,28(8):1981-1985
协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作推荐算法(CFUPS),针对协作过滤算法中用户近邻的计算和项目评分的预测两关键步骤,基于用户间潜在的局部相似的兴趣,并结合项目资源属性和项目评分矩阵来预测项目评分,进而给用户推荐感兴趣的个性化资源,理论上在提高推荐精度、克服稀疏性问题上均有改善。同时实验表明,在极具稀疏性的数据集上,该算法的推荐精度较以往的协作过滤算法有明显提高。  相似文献
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随着信息技术的不断完善和快速发展,信息化的数据库管理系统已成为目前发展的重要趋势。本文中笔者根据自身计算机软件教学的多年经验,介绍了一种基于JAVAEE技术的组合信息数据库系统。  相似文献
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