基于维数约化的个性化推荐算法研究

摘要负面评价具有稀缺性,这部分信息能够比正面评价信息更贴切地反映出用户的兴趣点,具有更重要的研究价值。基于维归约的思想,本文通过对用户的评价信息进行分类,分别利用用户的正面评价信息和负面评价信息,提出了一种新的推荐算法结构。首先根据用户的打分信息将用户打分过的产品分为喜欢和不喜欢的两类,然后利用用户喜欢的产品信息和用户不喜欢的产品信息分别构建用户——产品二分图网络,通过物质扩散算法分别得到用户的喜欢产品列表和用户的不喜欢产品列表,最后利用用户的不喜欢产品列表识别并过滤用户的喜欢产品推荐列表中可能存在的用户不喜欢的产品,最终得到精炼的、优化的推荐列表。基于MovieLens标准数据的实验结果显示...
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