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LinkMF:结合Linked Data的协同过滤推荐算法: 2016年; 协同过滤(CF)是推荐系统中应用最为广泛的推荐算法之一,然而数据稀疏性和冷启动问题是协同过滤方法的两个主要挑战。由于Linked Data整合了关于实体的丰富且结构化的特征,可以作为额外的信息源来缓解以上两种挑战。该文中我们首次提出了结合Linked Data改进CF推荐算法,基于矩阵分解提出了一种新的CF模型——LinkMF,在保证推荐准确度的基础上利用Linked Data缓解数据稀疏性和冷启动问题。首先,我们从Linked Data中抽取项目的特征表示并为项目建模;然后提出新的相似度度量方法计算项目相似度;最后利用项目相似度约束和指导MF分解过程产生推荐。在MovielLens和YAGO标准数据集上的大量实验结果表明,LinkMF优于现有的一些CF方法,特别在缓解数据稀疏性和冷启动问题上取得很好地效果。; 黄山山马军郭磊王帅强; 关键词：推荐系统矩阵分解 DATA 数据稀疏性冷启动

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黄山山