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公开(公告)号：CN102841929A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210250562.2
申请日：2012-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种综合用户和项目评分及特征因素的推荐方法，主要解决协同过滤推荐算法中的冷启动及数据稀疏性问题。在选取的实验数据集上划分训练数据集和测试数据集；在训练数据集上分别计算基于用户及用户特征，基于项目及项目特征的相似度；选取适当权值将基于用户和用户特征的相似度结合起来；分别根据动态选取阈值方法和KNN方法计算用户最近邻矩阵，比较选取最优方法，利用推荐公式计算用户推荐结果；选取适能过当权值将基于项目和项目特征的相似度结合起来；分别根据动态选取阈值方法和KNN方法计算项目最近邻矩阵，比较选取最优方法，利用推荐公式计算项目推荐结果；选取适当权值将用户推荐结果和项目推荐结果结合起来。
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