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摘要
针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法(BUS weighted Slope One算法)。通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充,再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合,将用户间的相似性作为预测评分权重,最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析。通过三组实验研究结果表明,与其他传统方法相比,提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率。
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单位上海商学院; 上海理工大学
