基于项目兴趣度的协同过滤新算法

发布时间：2018-05-22 09:03

  本文选题：兴趣度特征向量 + 数据稀疏　； 参考：《计算机应用研究》2013年12期

【摘要】：针对评分数据稀疏和单一评分相似性计算不准确导致推荐质量不高的问题,提出一种基于项目兴趣度的协同过滤新算法。该算法先预测未评分项的值,在此基础上基于项目的分类、评分值及次数引入项目—项目类别兴趣度特征向量计算同组项目的相似性,提高了项目间相似性计算的准确度和推荐质量,避免了大量无用计算,提高了算法的效率。实验结果表明,该算法对目标项目预测评分的准确性、推荐质量及效率更高。
[Abstract]:A new collaborative filtering algorithm based on item interest is proposed to solve the problem of low recommendation quality caused by sparse score data and inaccurate calculation of single score similarity. Based on the classification of items, the interest feature vector of item category is introduced to calculate the similarity of the same group of items. The accuracy and recommendation quality of the similarity calculation between items are improved, a large number of useless calculations are avoided, and the efficiency of the algorithm is improved. The experimental results show that the accuracy, recommendation quality and efficiency of the proposed algorithm for target item prediction are higher.
【作者单位】： 北京交通大学计算机与信息技术学院;河北交通学院网络教研室;
【基金】：河北省高等学校科学研究计划青年基金资助项目(Q2012110)
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1921411