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《計算機工程與設計》 2020年07期
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基于相似性度量的用戶推薦方法

張許  虞慧群  范貴生  
【摘要】:為解決協同過濾推薦中顯示反饋數據缺失的情況和冷啟動問題,綜合考慮用戶屬性和隱式反饋數據,提出一種相似度計算和用戶推薦方法。利用用戶屬性,充分挖掘用戶信息,計算用戶屬性相似度,使用隱式反饋數據替代顯示反饋數據計算用戶行為相似度,融合兩種相似度進行預測和用戶推薦。在真實數據集上進行實驗,實驗結果表明,該方法具有準確性和有效性,解決了顯示反饋數據缺失的問題,一定程度克服了用戶冷啟動問題。

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