【摘 要】
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针对CDN-P2P混合网络结构中用户需求的复杂性以及用户需求预测的重要性,提出了基于泊松分布和信息熵的协同过滤推荐算法(PDIE-CF算法),以将其应用于对用户的需求分析从而进行
【机 构】
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集美大学信息化中心,集美大学信息工程学院
【基金项目】
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福建省科技计划重点项目(2017H0028),全程导师制的“人工智能+信息学”创新人才培养体系的构建(FBJG20180126),计算机卓越2.0人才培养模式探索与改革(FBJG20180092)
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针对CDN-P2P混合网络结构中用户需求的复杂性以及用户需求预测的重要性,提出了基于泊松分布和信息熵的协同过滤推荐算法(PDIE-CF算法),以将其应用于对用户的需求分析从而进行内容预分发。PDIE-CF算法引入泊松分布对用户间的相似性度量进行改进,解决了共同需求项数量较少时对相似性计算的影响,然后提出个别相似性对不同的内容类别进行区分,利用信息熵的原理计算个别相似性的熵值,从而得到邻居用户推荐权值,最后生成用户需求预测结果。实验结果表明,PDIE-CF算法与同类算法相比具有较高的推荐精度和较强的抗数据稀
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