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| 基于用户特征和商品特征的组合协同过滤算法 | |
| 引用本文： | 孟庆庆,张胜男,卢楚雍.基于用户特征和商品特征的组合协同过滤算法[J].教育技术导刊,2015,14(3):41-43. |
| 作者姓名： | 孟庆庆 张胜男 卢楚雍 |
| 作者单位： | 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079 |
| 摘 要： | 协同过滤算法在电子商务网站推荐系统中的应用非常广泛，其通过分析大量用户的历史行为数据，挖掘用户的兴趣，向用户推荐合适的物品。然而，协同过滤算法存在数据稀疏性问题。针对该问题，提出一种基于用户特征和商品特征的组合协同过滤推荐算法。通过用户基本属性特征、物品分类属性特征以及用户的历史评分记录，计算用户的相似性和物品的相似性，获得近邻用户和相似物品；依据改进的基于物品协同过滤和基于用户协同过滤组合推荐算法，为项目进行评分。实验表明，该方法能降低预测结果的平均绝对误差，提高推荐精度。 |
| 关 键 词： | 协同过滤 属性特征 数据稀疏性 平均绝对误差 |
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