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基于標簽主題的協(xié)同過濾推薦算法研究

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　　傳統(tǒng)基于標簽的推薦算法僅考慮用戶的評分信息，導致推薦準確度不高。為解決該問題，提出一種改進的協(xié)同過濾推薦算法。對用戶一標簽矩陣、資源一標簽矩陣進行潛在Dirichlet分布建模，發(fā)掘推薦系統(tǒng)中的潛在語義主題，從語義層面計算用戶對各資源的偏好概率，將計算出的偏好概率與協(xié)同過濾算法計算出的資源相似度相結合，預測用戶偏好值，實現(xiàn)個性化推薦。在Movielens數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，與傳統(tǒng)基于標簽的推薦算法相比，該算法能消除標簽中存在的同義詞、多義詞等語義模糊問題，同時提高推薦準確度。

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