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基于多目标进化双聚类的数字图书馆协同过滤推荐系统

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针对数字图书馆推荐系统,提出一种能够同时考虑用户和项之间的相似性的协同过滤(CF)方法,即应用多目标优化计算双聚类技术对行和列同时进行聚类,完成对用户和项相似性同时分组.为评估算法的效率,应用MovieLens数据集进行实验,结果表明该方法能够为用户提供有用的推荐意见,其性能优于其他CF方法.
Digital Library Collaborative Filtering Recommendation System Based on Multi-objective Evolutionary Biclustering

刘飞飞

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中南林业科技大学图书馆,长沙,410004

数字图书馆 推荐系统 个性化服务 协同过滤 多目标 双聚类

2011

图书情报工作
中国科学院文献情报中心

图书情报工作

CSSCICHSSCD北大核心
影响因子：2.203
ISSN：0252-3116
年,卷(期)：2011.55(7)
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