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推荐系统中基于评分偏好的新用户相似性度量
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文件大小: 662kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-13
详细说明：协作筛选（CF）是推荐器系统中自动推荐的最成功方法之一。 CF的核心组件是使用他们的商品评分数据来计算用户之间的相似度。 现有的相似度计算算法通常会忽略不同用户之间的评级偏好差异。 也就是说，不同的用户可能会对项目进行不同的评分，以表达相同级别的推荐。 而且，用户的评级偏好对于正评级和负评级可能不是对称的。 在本文中，我们提出了评级偏好距离（RPD），以提高CF预测的准确性。 通过考虑正面和负面的偏好设置，这项新的相似性度量可以细粒度地处理用户的评分数据。 在四个公共数据集上进行的实验证明了新的相似性度量在减少推荐系统的预测偏差方面的优越性
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