【摘 要】
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评分预测问题是推荐系统研究的核心.本文利用用户评分数据集发掘商品之间的自相关性将商品看作数据网络中的节点,用商品间的差异度定义节点间的距离,进而将评分预测问题转化
【机 构】
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中国矿业大学（北京）理学院,百度在线网络技术（北京）有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11001267);中央高校基本科研业务费项目(2009QS02);北京高等学校青年英才计划项目(YETP0945)的资助
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评分预测问题是推荐系统研究的核心.本文利用用户评分数据集发掘商品之间的自相关性将商品看作数据网络中的节点,用商品间的差异度定义节点间的距离,进而将评分预测问题转化为网络回归问题.然后使用迭代加权回归算法进行评分预测.通过对电影评分数据集MovieLens的分析,验证了算法的有效性,结果表明迭代加权回归算法优于基于项目邻域的协同过滤算法.
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