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谭姗姗
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
供职机构:
中国矿业大学(北京)理学院
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
国家自然科学基金
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相关领域:
理学
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合作作者
李再兴
中国矿业大学北京理学院
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谭姗姗
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年份
1篇
2014
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基于迭代加权回归的推荐算法
被引量:1
2014年
评分预测问题是推荐系统研究的核心.本文利用用户评分数据集发掘商品之间的自相关性:将商品看作数据网络中的节点,用商品间的差异度定义节点间的距离,进而将评分预测问题转化为网络回归问题.然后使用迭代加权回归算法进行评分预测.通过对电影评分数据集Movie Lens的分析,验证了算法的有效性,结果表明迭代加权回归算法优于基于项目邻域的协同过滤算法.
谭姗姗
张培倩
李再兴
关键词:
推荐系统
评分预测
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