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基于协同过滤和网络结构的个性化推荐算法

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摘要综合了经典的协同过滤算法和基于网络结构的个性化推荐算法。项目同其他所有项目的相似度之和被认为是项目在个性化推荐系统中的初始推荐资源,然后通过二部图的网络结构将这种资源进行重新分配。同时考虑两个项目之间的相互作用关系,提出了最终的推荐算法。最后,根据用户未曾收集项目最终所获得的资源进行排序,向用户推荐资源最多的项目。通过考察项目之间相互作用可以发现,推荐系统的算法衡量指标不能同时达到最优。同时为了进一步增强算法的可扩展性,引入了一个度指数来调节算法,这样在实际应用中就可以根据需要,通过调整项目之间的相互作用以及项目自身的度指数,达到最好的用户体验和系统多样性。

DOI zdlok1qmdl/982388

作者刘兆兴;张宁;李季明

机构地区不详

出处《复杂系统与复杂性科学》 2011年2期

关键词协同过滤用户相似度项目相似度用户-项目二部图网络结构个性化推荐

分类 [自然科学总论][系统科学]

出版日期 2011年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

复杂系统与复杂性科学

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协同过滤用户相似度项目相似度用户-项目二部图网络结构个性化推荐

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