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一种改进项目
多属性类别
划分的推荐算法
针对传统度量相似性方法中忽略项目
多属性类别
差异的问题,提出一种改进项目
多属性类别
划分的推荐算法。首先构建项目—用户隶属矩阵挖掘用户间的隶属关系,并创建相似邻居FP-Tree以提取最近邻居集;然后分析用户间共同项目相似性和项目
多属性类别
划分的差异性,通过权重因子将共同项目和
多属性类别
融合,构建CNB度量模型度量邻居相似程度;最后对所得相似用户进行降序排列,获取更加精准的相似用户,完成推荐工作。结合医药数据集验证该算法的有效性,结果表明其时间复杂度、推荐准确性和平均精度均值均有较好的提升。
2021-04-30 17:02:57
1.23MB
隶属矩阵
FP-Tree
多属性类别
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