一種協同過濾推薦算法
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標簽：協同過濾(9756)
協同過濾是至今應用最廣泛的推薦技術，已經成功地應用于電子商務、網上學習和新聞媒體等工業界領域，在學術界內也一直受到大量學者關注。協同過濾推薦主要根據用戶對資源的歷史行為信息，尋找用戶或者資源的近鄰集合，以此來計算用戶對資源的偏好值。
針對協同過濾算法僅使用物品一用戶評分矩陣而未考慮語義的問題，提出一種協同過濾推薦算法。使用知識圖譜表示學習方法，將業界已有的語義數據嵌入一個低維的語義空間中。通過計算物品之間的語義相似性，將物品自身的語義信息融入協同過濾推薦。算法彌補了協同過濾算法沒有考慮物品本身內涵知識的缺陷，在語義層面上增強了協同過濾推薦的效果。實驗結果表明，該算法能夠有效地提升協同過濾推薦的準確率、召回率和F值。
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