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在传统的推荐算法中存在数据评分稀疏的问题,同时,在建立预测模型时默认每个用户评分都是真实可信的.但实际评分中存在某些数据不符合用户的整体评分趋势和偏好.为了解决上述问题,对每项用户评分的真实性进行计算,在进行评分预测时,使符合用户整体评分趋势的评分数据获得更高的权重,让推荐算法更精准的把握用户和项目的特征信息,提升推荐系统的整体性能.经过在Movie Lens 100k数据集上与其它三种经典算法的对比实验表明,本文提出的改进算法能更好地把握用户真实喜好,提高预测的准确性. 相似文献
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