【摘 要】
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哈希技术能有效地解决推荐系统面临的存储和检索效率的问题。然而,现存的哈希推荐方法存在一个问题,推荐关注于建模用户对项目的偏好,而哈希学习关心的是相似性。为此,提出了
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哈希技术能有效地解决推荐系统面临的存储和检索效率的问题。然而,现存的哈希推荐方法存在一个问题,推荐关注于建模用户对项目的偏好,而哈希学习关心的是相似性。为此,提出了一种改进的哈希推荐方法。计算每个用户、项目相对评分系统的均值作为偏置。对用户评分矩阵进行去偏置处理,将评分映射到相似性区间。以保持相似性为目标,提出了两种方式来分解相似性矩阵得到用户和项目的二进制码。在三个真实数据集上的实验结果表明,与其他方法对比,提出的方法在检索精度上有一定的优势。
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