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公开(公告)号：CN110134874A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910312071.8
申请日：2019-04-18
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种优化用户相似度的协同过滤方法。在不增加服务器延时的同时，提高推荐算法的精度。该方法的特点在于：通过对用户评分数据进行标准化预处理，计算Pearson相似度、用户向量距离的评价权重和非对称的相似度权重，进而对Pearson相似度进行优化，从而使得传统的协同过滤算法推荐精度得到提高。本方法适用于用户——项目评分的数据集。
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