基于云模型熟悉相似度的协同过滤推荐算法
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所属单位：经济与管理学院
发表刊物：计算机工程与科学
关键字：推荐算法;协同过滤;云模型相似度;熟悉度;
摘要：研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾"形状-距离"的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本方法提高了推荐准确度。
是否译文：否
发表时间：2017-11-15
合写作者：汪军,覃朗
通讯作者：朱建军