基于用户属性的协同滤波混合推荐系统研究
廖晓雅
刘传才
徐晓峰
彭甫镕
1.南京理工大学 南京 2100942.南京理工大学 南京 2100943.南京理工大学 南京 2100944.南京理工大学 南京 210094
摘要：协同滤波(Collaborative Filtering,CF)是推荐系统(Recommender System,RS)中最广泛使用的方法之一.而基于用户属性信息的协同滤波方法常用来解决用户冷启动问题.论文中提出了一种混合方法,将基于用户属性信息的协同滤波与传统协同滤波的结果均匀混合为最终的结果.实验表明,混合系统与传统方法相比较,性能得到了明显的提升,且较为稳定.
关键词：协同滤波用户属性混合推荐
分类号：N941.5(系统学、现代系统理论)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1377-1381,1431 )
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