基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法

发布时间：2018-03-07 05:15

  本文选题：电子商务　切入点：推荐系统　出处：《计算机工程与应用》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,提出了一种基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法。研究结果表明余弦相似性和用户对项目属性偏好的用户相似性比重相等时,推荐系统的推荐质量最好;而且当评分矩阵越稀疏的时候,用户对项目属性偏好的用户相似性的比重越大越可以提高推荐质量;同时提出的基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法在MAE值都要小于两种传统的协同过滤算法。
[Abstract]:In order to reduce the sparsity of user item scoring matrix data, based on the traditional collaborative filtering item score matrix, the feature of items is analyzed, and the item feature matrix is introduced. Then the similarity of users is calculated based on the similarity of cosine similarity and user preference for item attributes, and the importance of the two is controlled by a weight. A collaborative filtering algorithm based on user preference for item attributes is proposed. The results show that the recommendation quality of recommendation system is the best when the proportion of cosine similarity and user similarity to item attribute is equal. Moreover, when the score matrix is sparse, the higher the proportion of user similarity to item attributes is, the higher the recommendation quality can be. At the same time, the proposed collaborative filtering algorithm based on user preference for item attributes is smaller than the two traditional collaborative filtering algorithms in MAE value.
【作者单位】： 上海财经大学信息管理与工程学院;上海财经大学实验中心;
【基金】：国家自然科学基金(No.71271126)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1578078