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摘要
为有效解决传统Slope One算法推荐精度低的问题,提出一种动态k近邻辅助多权值Slope One算法。结合k近邻的思想,对相似度计算方法改进,筛选大于相似度阈值的近邻用户集进行平均评分偏差计算,减少大量干扰评分数据带来的影响。使用用户相似度、用户综合信任度和项目相似度作为权值加权到评分预测当中,进一步提升推荐精度。将算法应用于MovieLens数据集,与几种算法进行对比,实验结果表明,改进的算法均优于其它几种算法,有效提高了推荐的质量。
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单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
