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基于专家协同过滤与混合策略的推荐算法
文献摘要：
随着互联网技术和数字媒体的不断发展,因为信息资源过载使用户很难找到自己喜欢的物品,而推荐系统能有效处理该问题.文章针对推荐系统中存在常见的噪声用户和冷启动问题,提出了基于专家用户协同过滤和奇异值分解(SVD)的混合推荐算法.先对用户进行专家用户人工筛选降噪,再利用SVD算法分解后填充专家评分矩阵,同时在计算用户与专家的相似度时加入时间权重,最终选择最优项目进行推荐.最后使用MovieLens数据集将本文算法与传统算法进行实验分析对比,证明了该算法的有效性.
文献关键词：
推荐系统;专家用户;SVD;冷启动;噪声用户;混合推荐算法
中图分类号：
作者姓名：
李伟豪
作者机构：
西华大学计算机与软件工程学院,四川成都610039
文献出处：
引用格式：
[1]李伟豪-.基于专家协同过滤与混合策略的推荐算法)[J].电脑知识与技术,2022(09):54-57
A类：
噪声用户
B类：
协同过滤,混合策略,数字媒体,信息资源,过载,推荐系统,理该,冷启动问题,专家用户,奇异值分解,SVD,混合推荐算法,降噪,专家评分,评分矩阵,时间权重,MovieLens,传统算法,分析对比
AB值：
0.305398
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