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基于贝叶斯理论的协同过滤推荐算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2009-10-01

Journal:计算机应用

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:29

Issue:10

Page Number:2733-2735

ISSN No.:1001-9081

Key Words:贝叶斯理论;用户喜好度;协同过滤;项目特征;相似度度量

Abstract:考虑到在协同过滤算法中邻居集合的有效性是影响推荐质量的重要因素,提出了基于贝叶斯理论的协同过滤推荐方法,该方法利用贝叶斯理论分析用户对项目特征值的喜好度.在计算相似度时,考虑用户喜好度,在此基础上计算目标项目的最近邻居.实验结果表明该算法可以提高推荐系统的推荐质量.

Pre One:基于排队理论的对等网络任务调度模型

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