【摘 要】
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在全面分析研究邻域模型和隐语义模型的基础上,针对现有推荐模型的优缺点,首先建立了一种融合邻域模型和隐语义模型的混合Top-N推荐模型,有效利用了用户反馈的信息,并全局考
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,国家电网嘉兴供电公司
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20110201110064）,国家自然科学基金资助项目（61325013）
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在全面分析研究邻域模型和隐语义模型的基础上,针对现有推荐模型的优缺点,首先建立了一种融合邻域模型和隐语义模型的混合Top-N推荐模型,有效利用了用户反馈的信息,并全局考虑了用户与项目的潜在关系.然后综合考虑用户反馈信息、自身特征信息及潜在信息等因素,提出了一种基于SVD＋＋上的全新混合Top-N 推荐模型SHT（基于SVD＋＋ 的混合HybridTop-N推荐模型缩写）.通过将特征信息融入模型,可准确地表现用户与项目的属性特征,实现依照用户的喜好与习惯高效、快捷和精准地推荐.实验结果表明,每一层的模型都能
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