【摘 要】
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为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值
【机 构】
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综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室（长沙理工大学）,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61303043);湖南省自然科学基金(No.13JJ4052)
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为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居的选取以克服KNN算法选取邻居的缺陷。根据用户的推荐可信度和评分可信度建立信任计算模型,计算基于相似邻居集的可信邻居集。通过两次邻居选择策略为目标用户产生药品推荐。仿真结果表明,该算法与其他算法相比在平均绝对误差、准确率和召回率上有更好的性能,提高了系统推荐精度。
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