【摘 要】
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传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐，存在推荐质量不高的问题。提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法。该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属
【基金项目】
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2012年广西教育科研项目(201204LX481);2011年广西民族师范学院科研项目(XYYB2011030)
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传统协同过滤推荐算法仅仅根据稀疏的评分矩阵向用户推荐，存在推荐质量不高的问题。提出了一种属性和评分的协同过滤混合推荐算法。该算法由项目的类别属性计算项目之间基于属性的相似性，考虑到用户兴趣随时间的变化，构建评分时间权重的指数函数，并应用到项目之间的Pearson相关相似性中。通过权重因子加权项目之间基于属性的相似性和项目之间的Pearson相关相似性，然后计算基于项目属性的评分预测。描绘职业分类树，构建职业相似性模型，并与性别加权结合产生用户综合属性的相似性，得到基于用户属性的评分预测。最后，综合两者计算
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