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上传时间: 2021-03-03
详细说明：协作过滤（CF）是推荐系统中最成功的算法之一。 但是，它遭受数据稀疏性和可伸缩性问题的困扰。 尽管已加入许多聚类技术来缓解这两个问题，但是其中大多数未能在推荐准确性上实现进一步的显着提高。 首先，它们中的大多数都假设每个用户或项目都属于一个集群。 由于通常用户可以拥有多个兴趣并且项目可能属于多个类别，因此更合理地假设用户和项目可以加入多个集群（组），其中每个集群都是志趣相投的用户和他们喜欢的项目的子集。 此外，大多数基于聚类的CF模型仅在聚类过程中使用历史评级信息，而忽略了推荐系统中的其他数据资源，例如用户的社交关系以及项目之间的相关性。 在本文中，我们提出了HMCoC，一个混合多组CoClustering推荐框架，该框架可以使用不同的信息资源同时将用户和项目分为多个组。 在我们的框架中，我们首先集成从DBpedia知识库中提取的用户信息（项目评级记录，用户社交网络和项目特征）。 然后，我们使用优化方法来挖掘有意义的用户项组以及所有信息。 最后，我们在每个聚类中应用常规CF方法进行预测。 通过合并来自每个群集的预测，我们为目标用户生成了前n个建议，以供回报。 广泛的实验结果表明，与其他
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