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引入云模型改进基于标签的用户相似性和资源相似性度量方法,进而提出了基于标签和云模型的协同过滤算法.通过在Movie Lens数据集上的实验表明：改进后的算法在precision,recall和F1-measure三个指标上均取得较好的推荐效果,推荐效率均优于传统的方法.
基于标签和云模型的协同过滤算法
【摘 要】
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引入云模型改进基于标签的用户相似性和资源相似性度量方法,进而提出了基于标签和云模型的协同过滤算法.通过在Movie Lens数据集上的实验表明：改进后的算法在precision,recall
【机 构】
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中南民族大学计算机科学学院,云南大学软件学院
【出 处】
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中南民族大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2016年3期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2013CFB445）,中南民族大学研究生创新基金资助项目（2016sycxjj207）
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