推荐系统数据集|食谱_生活大百科共计9篇文章

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6.融合用户属性信息的冷启动推荐算法AET在实验数据集1上,实验结果如表1。 其中,pearson-knn是采用pearson相关系数作为相似性度量,基于用户(50个邻居)的推荐评分预测方法;MF是采用simon funk提出的矩阵分解的方法(10个潜在因子);FP(fused preference)是本文提出的方法。可见,在一般数据集上,FP和MF性能接近,优于基于用户的协同过滤的方法。 http://www.chinaaet.com/article/3000073409