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基于深度学习特征表示协同过滤算法.pdf
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基于用户特征的协同过滤推荐算法
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协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点，本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征，并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度，综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明，与传统的基于用户的协同过滤算法做对比，基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.
基于资源特征的协同过滤算法的研究
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以往的协同过滤推荐算法具有数据稀疏性问题，而对于新资源还具有“冷启动”问题。为此提出了一种基于资源特征的协同过滤推荐方法。通过收集和分析用户的行为，将用户对于资源的喜好转化为用户对于关键词的兴趣权重，将用户兴趣的改变表示为用户兴趣关键词权重的改变，以此来建立和更新用户兴趣模型。最后，通过发现用户兴趣模型与资源模型之间的联系从而达到资源推荐的目的。实验表明，该算法不仅可以跟踪用户的兴趣变迁，而且没有
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