典型文献
基于项目特征与用户兴趣模糊性的推荐算法
文献摘要：
为解决项目评分矩阵稀疏性问题,提出结合项目特征和用户评分的模糊性特性.首先利用类高斯模糊数描述项目所属类别的隶属度,然后应用梯形模糊数表示用户对项目的喜爱程度构建用户—项目类别偏好矩阵,最后构建基于项目特征的模糊性和用户兴趣的方法计算推荐信任分.在MovieLens 100k数据集上的实验结果表明,当N取1-300时,在不损失top-N推荐召回率的情况下,该算法相较于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法,平均推荐准确率分别提高了39.97％和5.74％,有效解决了数据稀疏性问题,可在历史行为数据较少的情况下,推荐用户感兴趣的项目.
文献关键词：
协同过滤推荐算法;模糊数;用户兴趣模型;推荐信任分;用户偏好矩阵
中图分类号：
作者姓名：
黄向春;赵芬霞;安建业
作者机构：
天津商业大学理学院 天津300134
文献出处：
引用格式：
[1]黄向春;赵芬霞;安建业-.基于项目特征与用户兴趣模糊性的推荐算法)[J].软件导刊,2022(09):14-18
A类：
推荐信任分
B类：
项目特征,模糊性,评分矩阵,高斯模糊,隶属度,梯形模糊数,项目类别,类别偏好,MovieLens,100k,top,召回率,协同过滤推荐算法,数据稀疏性,史行,行为数据,感兴趣,用户兴趣模型,用户偏好矩阵
AB值：
0.291721
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