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公开(公告)号：CN102968506A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210544232.4
申请日：2012-12-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展特征向量的个性化协同过滤推荐方法，属于计算机机器学习领域。其具体操作过程为：①确定用户/物品的扩展特征向量。②计算候选推荐物品的推荐值。③对候选推荐物品的推荐值按照从大到小的顺序进行排序。④选取前N个物品推荐给用户u。本发明方法与已有个性化推荐方法相比较，具有如下优点：①由于参与计算的信息更多，可以更准确地为用户给出推荐项目列表。②具有简单、易行、高效的特点，适合目前广泛流行的分布式计算应用。③可以从现有的关于用户和项目自身属性的信息，为新用户做出推荐，一定程度上减小了偏好信息缺乏对推荐结果的影响。
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