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基于均模型的IBCF算法研究

作者:戚丽丽 孙静宇 陈俊杰相似性计算均模型推荐系统基于item的协同过滤

摘要:基于项目的协同过滤(item—basedcollaborativefiltering,IBCF)算法推荐精度高,实现简单,易于用于实际系统,然而因Item向量过长,计算相似性十分耗时。针对这一问题,从Item向量过长入手,提出了一种均模型表示Item向量的方法,缩短计算相似性的时间。在MovieLens数据集上进行对比,实验表明,该算法在推荐精度基本保证的情况下,能有效缩短计算时间,降低时间复杂度。此外,本文还指出上述优化相似性计算方法可进一步优化来提高推荐精度和满足实际应用要求。

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山东大学学报·理学版

《山东大学学报·理学版》(CN:37-1389/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《山东大学学报·理学版》为理工科综合性学术期刊。旨在反映该校自然科学领域中的最新研究成果,促进学术交流,活跃学术思想。

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