【摘 要】
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针对马太效应中过度流行性偏见问题,通过定义新的节点权重来初始化项目资源值,达到降低项目流行性的目的;进一步考虑用户可信度因素,结合统计学中的3σ原则,根据数据统计量筛选出系统中存在的异常用户或欺诈用户。在此基础上给出一个新的推荐算法(UTMT)。在数据集MovieLens_100K上对算法进行试验,并与资源分配中的热传导算法作比较,结果表明,构建的UTMT推荐算法预测结果的准确率较之热传导算法有较大的提升。
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针对马太效应中过度流行性偏见问题,通过定义新的节点权重来初始化项目资源值,达到降低项目流行性的目的;进一步考虑用户可信度因素,结合统计学中的3σ原则,根据数据统计量筛选出系统中存在的异常用户或欺诈用户。在此基础上给出一个新的推荐算法(UTMT)。在数据集MovieLens_100K上对算法进行试验,并与资源分配中的热传导算法作比较,结果表明,构建的UTMT推荐算法预测结果的准确率较之热传导算法有较大的提升。
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