基于用户行为特征的动态权重混合推荐算法 |
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作者单位: | ;1.武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心;2.武汉大学计算机学院 |
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摘 要: | 推荐系统可以为不同的用户定制个性化的网络服务,如何提供准确的推荐则成为其最大难点。针对传统推荐算法的稀疏性问题,提出基于用户行为特征的动态权重混合推荐算法。通过对数据集中的数据进行预处理,计算出不同用户对于不同物品的个性化行为特征指数,并将其引入相似度的计算中。依据用户评分数据稀疏性的差异计算出动态权重,并依此将基于用户内容的推荐和协同过滤推荐进行动态混合。实验结果表明,该算法在稀疏数据集中能有效降低推荐误差,提高推荐精度。
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关 键 词: | 行为特征 动态权重 混合推荐算法 |
A DYNAMIC-WEIGHTED HYBRID RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON USER BEHAVIOR CHARACTERISTICS |
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