| 基于MI聚类的协同推荐算法 |
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| 引用本文： | 袁汉宁, 周彤, 韩言妮, 陈媛媛. 基于MI聚类的协同推荐算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(2): 253-257. |
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| 作者姓名： | 袁汉宁 周彤 韩言妮 陈媛媛 |
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| 作者单位： | 1北京理工大学软件学院北京 100081;2武汉大学国际软件学院湖北 武汉 430079;3中国科学院声学研究所高性能网络实验室北京 100190;4武汉理工大学经济学院湖北 武汉 430070 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61173061,61472039,61303252,71201120);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012-IV-053)~~ |
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| 摘 要： | 在个性化推荐系统中,项目的内容特征是影响推荐精度的重要因素。针对传统协同推荐不能有效考虑项目内容特征的问题,在考虑传统用户-项目评分信息的基础上,引入项目的内容特征属性,构建基于多示例(MI)的用户评分信息表达模型。根据多示例学习模式具有一定容错性的特点,设计了基于多示例聚类的协同推荐算法,通过多示例聚类计算用户的最近邻集合,根据最近邻集合对用户评分进行预测。实验结果表明,基于MI聚类的协同过滤推荐算法提高了预测评分的准确度,且有效缓解了数据稀疏性问题
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| 关 键 词： | 协同推荐 MI聚类 内容特征 |
| 收稿时间： | 2013-04-25 |
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