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社交网络下非结构化数据协同过滤推荐算法改进.docx

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社交网络下非结构化数据协同过滤推荐算法改进

王腾飞;孙华

【摘要】现代社交网络中存在着数量巨大且无序的非结构化数据,针对非结构化数

据采取协同过滤十分必要.传统的基于用户的协同过滤推荐算法由于其本身原理,其

相似性计算的时间复杂度极高,本文通过引入粗集,高速分割用户和用户项目,直接计

算分割后各组质心与初始用户的相似性来解决该问题.但数据易稀疏以及冷启动的

问题仍未解决,对此在引入粗集的基础上加入信任概念,根据用户信任度以及信任的

传递性缓解以上问题.在增强精确度的基础上还提高推荐速度.该模型还可以方便的

扩展.

【期刊名称】《软件》

【年(卷),期】2017(038)010

【总页数】4 页(P169-172)

【关键词】推荐算法;协同过滤;粗集;相似性;非结构化数据

【作者】王腾飞;孙华

【作者单位】中车青岛四方机车车辆股份有限公司,山东青岛 266100;中车青岛四

方机车车辆股份有限公司,山东青岛 266100

【正文语种】中文

【中图分类】TP301.6

在许多社交网络系统中，存储，发布和共享项目的便利性使得用户在获取有趣信息

时会产生信息超载。越来越多有影响力的社交网络为用户提供了标记 URL 链接，

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