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基于项目相似度过滤的分布式资源信息管理系统.pdf
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论文研究-基于项目综合相似度的协同过滤算法.pdf
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提出了一种基于项目综合相似度的协同过滤算法。综合相似度是项目相似度和类别相似度进行加权,加权方式是从热能学中协同计算燃烧传热量的高温辐射换热综合发射率ε公式比拟得出,两者均是计算综合系数,在计算综合系数中可以通用。实验结果表明,在推荐不同的前N个项目的实验中,用新方法得到的准确率高于传统方法;在固定推荐数目改变最近邻的实验中,用新方法得到的准确率高于传统方法,因此可以得出结论:基于项目综合相似度的
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协同过滤是个性化推荐系统中最广泛使用的推荐技术。在用户评分矩阵极度稀疏情况下,传统的协同过滤推荐算法中用户相似度的计算建立在用户评分项目交集之上,并且没有考虑不同项目之间存在的语义关系,从而导致推荐准确率低。针对上述问题,文章提出一种新的基于项目语义相似度的协同过滤算法(CFSSI, collaborative filtering based on semantic similarity betw
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基于项目模糊相似度的协同过滤推荐算法
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针对传统协同过滤算法中评分和标签存在的模糊性问题进行了研究,利用梯形模糊数描述评分与满意度的映射关系,在考虑评分稀疏性的基础上构建了一种新的梯形模糊评分模型以判断基于模糊评分的相似度,分析标签与项目的隶属度,构建模糊项目标签矩阵以衡量基于标签隶属度的相似度,最终采用改进的评分预测策略进行评分估计。在MovieLens数据集上的实验结果显示,所提算法在抑制项目冷启动、缓解模糊性和稀疏性问题的同时,提
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Recommendation-System:使用Jaccard相似度,基于内容的推荐系统,基于用户的协作过滤,基于项目的协作过滤查找相似项集
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推荐系统(基于内容,基于项目的协作过滤,基于用户的协作过滤) 注意:推荐系统将使用yelp.com的数据 train_review.json –包含审阅数据的主文件,RS将主要使用此文件。 test_review.json –仅包含预测任务的目标用户和业务对 test_review_ratings.json –包含测试对的基本真实等级 停用词-包含在计算TFIDF分数时将使用的常见停用词。
一种基于分布式rough本体的语义相似度计算方法.pdf
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一种基于混合相似度的协同过滤算法,胡芳燚,姚文斌,协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性,以便系统可以预
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协同过滤算法中用户相似性度量的准确性对推荐质量有显著影响。为了提高用户协同过滤算法中近邻选择的准确率,提出一种加权的皮尔逊相关系数(PCC),可根据用户-项目的评分数,直接计算出PCC加权因子。将改进的皮尔逊相似度机制用于MovieLens,Douban和Epinions数据集进行实证分析。结果表明,提出的算法可以有效提高协同过滤推荐的平均绝对误差(MAE)和准确度。
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针对传统的基于最近邻协同过滤推荐算法中计算相似度存在的缺陷, 提出了一种基于二阶段相似度学习的协同过滤推荐算法, 该算法旨在通过较少的迭代计算改善推荐算法性能。它以既约梯度法迭代寻优为主、最近邻算法为辅, 通过邻居的海选和精选, 最终提高了相似度的计算精度, 改善了误差性能。实验表明, 在一定条件下该算法不仅在误差性能上优于传统的推荐算法, 而且其算法收敛速度快, 可实现相似度参数动态调整和分布式
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一种新的基于非对称皮尔逊相似度的协同过滤算法,朱佳龙,吕玉琴,在传统的协同过滤算法中,一般通过余弦相似度、皮尔逊相似度、杰卡德皮尔逊相似度等计算用户间的相似度。然而,对于稀疏度高的用
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针对协同过滤算法中项目(用户)之间的相似度计算出现的部分项目的相似度无法计算、对稀疏数据效果较差等问题,提出了一种计算项目之间相似度的新算法——Dice-Euclidean相似度算法。该算法综合考虑两个项目的共同评分数占总评分数的比例、项目评分向量夹角和项目评分向量距离三个因素来衡量向量的相似度。在MovieLens数据集上进行的实验表明,Dice-Euclidean算法相比cosine、pear
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