《表4 目标用户信息表：移动情景学习下的协同过滤专家推荐研究》

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《移动情景学习下的协同过滤专家推荐研究》

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（1） 随机选取10个目标用户，且每个用户和医生关系信息条数大于10条，这样数据更具有真实性和代表性，其中的一个目标用户信息如表4所示。以这个目标用户信息为例，计算用户的推荐专家，其他用户类似。（2）取相似的目标用户，通过疾病寻找患有或者对该疾病比较关注的用户，通过疾病指标模糊查询和匹配对高血压和类似高血压等疾病感兴趣的用户，随机获取30个训练数据集。（3）目标用户相似邻居集数据量化处理。（4）目标用户相似邻居集数据进行格雷编码，通过对目标用户格雷编码计算得到海明距离。（5）基于用户的专家推荐最近邻居集合如表5所示。（6）从用户和医生对照表中分析得到1、24、33、38感兴趣的专家是专家7号，所以推荐专家是专家7。