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傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)存在數(shù)據(jù)稀疏性和項(xiàng)目長(zhǎng)尾效應(yīng)，導(dǎo)致推薦精度較低。針對(duì)該問(wèn)題，結(jié)合本體語(yǔ)義和用戶屬性，提出一種改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾算法。利用本體計(jì)算項(xiàng)目之間的語(yǔ)義相似度，構(gòu)建項(xiàng)目相似度矩陣，同時(shí)引入用戶屬性計(jì)算用戶相似度矩陣。通過(guò)融合本體語(yǔ)義和用戶屬性形成用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣，并對(duì)該矩陣的預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行加權(quán)處理，生成TOP-N推薦結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)皮爾遜相似度計(jì)算協(xié)同過(guò)濾算法、基于本體語(yǔ)義的協(xié)同過(guò)濾算法和基于評(píng)分矩陣填充與用戶興趣的協(xié)同過(guò)濾算法，該算法的平均絕對(duì)誤差較低，準(zhǔn)確率較高，綜合性能及新穎度較優(yōu)。
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