【摘 要】
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异质信息网络作为一个新的研究方向,近年来在推荐系统领域引起了广泛的关注。目前基于异质信息网络的大部分相似度计算方法认为用户的相似关系是对称的,但是在实际中由于不同
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China No. 61876103 (国家自然科学基金项目);the Projects of Key Research and Development Plan of Shanxi Province No. 201603D111014 (山西省重点研发计划重点项目); the 1331 Engineerin
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异质信息网络作为一个新的研究方向,近年来在推荐系统领域引起了广泛的关注。目前基于异质信息网络的大部分相似度计算方法认为用户的相似关系是对称的,但是在实际中由于不同用户评分的物品数量不同,有时会导致相似关系出现非对称情况。为了能够更好地度量用户之间的相似关系,首先在均方差相似度公式的基础上,引入非对称系数刻画相似度的非对称性;然后根据元路径的特征赋予不同元路径权重,并将不同元路径的相似度结果进行加权以提高用户相似度的准确性;最后通过在矩阵分解模型中融合相似度信息与评分信息实现基于异质信息网络的评分预测推荐。
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