【摘 要】
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为解决项目评分矩阵稀疏性问题，提出结合项目特征和用户评分的模糊性特性。首先利用类高斯模糊数描述项目所属类别的隶属度，然后应用梯形模糊数表示用户对项目的喜爱程度构建用户—项目类别偏好矩阵，最后构建基于项目特征的模糊性和用户兴趣的方法计算推荐信任分。在MovieLens 100k数据集上的实验结果表明，当N取1-300时，在不损失top-N推荐召回率的情况下，该算法相较于基于用户和基于项目的协同过滤推
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目（20CTJ011）；
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为解决项目评分矩阵稀疏性问题，提出结合项目特征和用户评分的模糊性特性。首先利用类高斯模糊数描述项目所属类别的隶属度，然后应用梯形模糊数表示用户对项目的喜爱程度构建用户—项目类别偏好矩阵，最后构建基于项目特征的模糊性和用户兴趣的方法计算推荐信任分。在MovieLens 100k数据集上的实验结果表明，当N取1-300时，在不损失top-N推荐召回率的情况下，该算法相较于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法，平均推荐准确率分别提高了39.97%和5.74%，有效解决了数据稀疏性问题，可在历史行为数据较少的情况下，推荐用户感兴趣的项目。
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