本文作者：蔡强；韩东梅；李海生；胡耀光；陈谊；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：传统的协同过滤算法以用户评分体现用户兴趣偏好及资源相似度,忽视了用户、资源自身的特征,并且对稀疏数据和新资源的推荐质量明显下降。在Web2.0时代下,标签可被用户依个人偏好进行自由资源标注。因此,提出了基于标签和协同过滤的推荐算法。其基本思想是将标签作为体现用户兴趣偏好和资源特征的信息,依据用户、标签及资源的多维关系生成用户及资源的标签特征向量,并计算用户对资源的偏好程度和资源相似度,然后基于用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。通过与传统的协同过滤算法的比较,验证了本算法能有效缓解数据的稀疏性,解决推荐的冷启动问题,提升推荐的准确性,获得更好的推荐效果。
【论文正文预览】：1引言信息技术特别是互联网技术的飞速发展使人类进入了信息爆炸的时代,给人们带来了很大的信息负担。个性化推荐系统的出现为互联网信息过载提供了一个有效的工具。尤其在Web2.0时代下,用户使用社会标签对信息进行分类,可自由组织、管理和搜索所需的资源[1]。这种易使用性使
【文章分类号】：TP391.3
【稿件关键词】：标签协同过滤推荐算法用户偏好资源相似度
【参考文献】:

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• 刘亭;隐私保持协同过滤推荐算法研究[D];燕山大学;2010年
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• 封素石;分布式协同过滤推荐算法研究[D];燕山大学;2010年
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【稿件标题】：【协同过滤算法代码论文】基于标签和协同过滤的个性化资源推荐
【作者单位】：北京工商大学计算机与信息工程学院;北京理工大学工业设计研究所;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
【版权所有人】：蔡强；韩东梅；李海生；胡耀光；陈谊；

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