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一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法

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空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性.用户协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法.在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种减轻数据稀疏性对推荐效果产生的负面影响的方法.提出了一种基于项目相似度的数据填充方法,其目的在于当原始数据集比较稀疏时为算法提供足够的数据支持.经实验证明,改进算法在空间数据集上比传统方法有更好的预测性能和运行效率.

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来源
《第四届全国智能信息处理学术会议》|2013年|219-222|共4页
会议地点南宁
作者
DI Jia-qi; 邸佳奇; WANG Ni-hong; 王霓虹;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
增量式协同过滤算法; 数据库系统; 网格地理信息理论;

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专利

1. 一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法 [J] . 邸佳奇 ,王霓虹 . 计算机科学 . 2013,第012期
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