本文作者：程小林；熊焰；刘青文；陆琦玮；成功正常投稿发表论文到《计算机工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：基于内存的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和数据集异构的问题。为此,提出一种基于变权重相似度计算和自适应局部融合参数的协同过滤方法。通过统计数据集,提取用户-项目评分项的用户情感信息量计算用户相似度,同时根据用户-项目评分项的评分质量改进项目相似度计算方法,利用基于相似用户(或项目)的方法预测置信度,得到自适应局部融合参数,以增强协同过滤方法对数据集的适应能力。实验结果表明,相比传统全局融合参数方法,该方法在数据稀疏情况下的平均绝对误差降低了0.02,具有较高的推荐精度和推荐覆盖度,并且有效解决了数据稀疏和数据集异构问题。
【论文正文预览】：1概述Internet和电子商务的快速发展给人们带来了巨大的便利,人们足不出户就能阅读文章、收听音乐、观看电影等。如何在浩如烟海的信息海洋中找到用户真正感兴趣的项目,就需要推荐系统的帮助。推荐系统在电子商务中已经发挥了重要的作用,而且在搜索引擎、广告投放等领域的应用
【文章分类号】：TP391.3
【稿件关键词】：推荐系统协同过滤数据稀疏基于内存的方法相似度计算全局融合参数自适应局部融合参数
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【稿件标题】：【协同过滤范文】一种基于自适应局部融合参数的协同过滤方法
【作者单位】：中国科学技术大学计算机科学与技术学院;中国卫星海上测控部;
【发表期刊期数】：《计算机工程》2014年01期
【期刊简介】：《计算机工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1289/TP，国际刊号：ISSN1000-3428。计算机工程杂志社由中国电子科技集团公司主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来......更多计算机工程杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6013/)投稿信息
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