基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法

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摘要 对教育资源按照学科进行分类,结合学习者的兴趣偏好集中、稳定等特性,提出一种基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法。在该算法中,首先根据条件概率的方法计算用户类别兴趣度的相似性,然后将其融合到相关相似性计算公式中,提高用户相似性的准确度,实验表明提高了推荐质量。
机构地区 不详
出版日期 2015年03月13日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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