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針對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦算法存在的噪聲數(shù)據(jù)問(wèn)題，提出了用戶信息熵模型。用戶信息熵模型結(jié)合信息論中信息熵的概念，采用信息熵的大小衡量用戶信息的含量，利用用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)得到用戶的信息熵，過(guò)濾信息熵低的用戶，從而達(dá)到過(guò)濾噪聲數(shù)據(jù)的目的。同時(shí)，將用戶信息熵模型和項(xiàng)目時(shí)效性模型相結(jié)合，項(xiàng)目時(shí)效性模型利用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)上下文信息獲得項(xiàng)目的時(shí)效性，能有效緩解協(xié)同過(guò)濾的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的算法能有效過(guò)濾噪聲數(shù)據(jù)，提高推薦精度，與基礎(chǔ)算法相比，推薦精度提高了1. l%左右。
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