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上传时间: 2021-03-03
详细说明：最近，面向排名的协作过滤（CF）算法在推荐器系统中取得了巨大的成功。 他们通过估计每个用户对商品的偏好等级，而不是估计未评级商品的绝对评级（如传统的面向评级的CF算法那样）来获得最新的性能。 在本文中，我们提出了一种新的面向排名的CF算法，称为ListCF。 遵循基于内存的CF框架，ListCF基于相似用户在项目排列上的概率分布，直接为每个用户预测项目的总顺序，因此不同于以前的基于排名的基于内存的CF算法，后者专注于预测项目之间的成对偏好。 ListCF的一个重要优点在于，与以前的基于排名的基于内存的CF算法相比，它具有降低训练和预测过程的计算复杂度，同时获得相同或更好的排名性能的能力。 针对三个最新基准对三个基准数据集进行的大量实验证明了我们的建议的有效性。
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