桂林电子科技大学学报
桂林電子科技大學學報
계림전자과기대학학보
JOURNAL OF GUILIN UNIVERSITY OF ELECTRONIC TECHNOLOGY
2009年
3期
234-237
,共4页
个性化服务%协同过滤%社会信息%相似度
箇性化服務%協同過濾%社會信息%相似度
개성화복무%협동과려%사회신식%상사도
协同过滤算法作为一种成功的个性化推荐技术已经被应用到很多领域中.传统的协同过滤算法中用户相似性的计算只考虑了用户评分信息而没有考虑到用户的社会背景信息,针对这个问题,本文提出了基于用户社会信息的相似度计算方法,实验表明,改进后的协同过滤算法能更好地反映用户兴趣,提高推荐精度,在推荐效果方面得到了更好的改善.
協同過濾算法作為一種成功的箇性化推薦技術已經被應用到很多領域中.傳統的協同過濾算法中用戶相似性的計算隻攷慮瞭用戶評分信息而沒有攷慮到用戶的社會揹景信息,針對這箇問題,本文提齣瞭基于用戶社會信息的相似度計算方法,實驗錶明,改進後的協同過濾算法能更好地反映用戶興趣,提高推薦精度,在推薦效果方麵得到瞭更好的改善.
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