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知识网络社区中基于声誉的协同过滤推荐技术研究

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摘要

文章模拟用户的打分过程,利用信任来改进用户评分.同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用,与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题.实验结果显示,本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量,从而提高推荐的准确率.

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来源
《情报理论与实践》 |2015年第5期|116-120|共5页
作者
曾子明; 周红;
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作者单位

武汉大学信息管理学院;

湖北武汉430072;

武汉大学信息管理学院;

湖北武汉430072;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
知识网络; 网络社区; 用户; 协同过滤; 信息推荐;

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