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異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)新的研究方向，近年來在推薦系統(tǒng)領(lǐng)堿引起了廣泛的關(guān)注。目前基于異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的大部分相似度計(jì)算方法認(rèn)為用戶的相似關(guān)系是對(duì)稱的，但是在實(shí)際中由于不同用戶評(píng)分的物品數(shù)量不同，有時(shí)會(huì)導(dǎo)致相似關(guān)系出現(xiàn)非對(duì)稱情況。為了能夠更好地度量用戶之間的相似關(guān)系，首先在均方差相似度公式的基礎(chǔ)上，引入非對(duì)稱系數(shù)刻畫相似度的非對(duì)稱性;然后根據(jù)元路徑的特征賦予不同元路徑權(quán)重，并將不同元路徑的相似度結(jié)果進(jìn)行加權(quán)以提髙用戶相似度的準(zhǔn)確性;最后通過在矩陣分解模型中融合相似度信息與評(píng)分信息實(shí)現(xiàn)基于異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的評(píng)分預(yù)測推薦。在數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在平均絕對(duì)誤差和均方根誤差兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
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