一种有效缓解数据稀疏问题的协同过滤推荐算法

发布时间：2018-07-01 14:36

  本文选题：电子商务 + 推荐系统　； 参考：《现代情报》2016年03期

【摘要】：传统协同过滤推荐算法依据共同评分项目计算用户相似度,进而产生推荐项目。然而,随着用户和商品数量的不断增加,用户共同评分的项目会越来越少,甚至没有,因此传统协同过滤推荐算法对用户之间相似度的衡量将会越来越不准确,从而影响推荐系统的性能。针对这一问题,本文对用户相似度的计算方法进行了改进,提出直接相似度和间接相似度的概念,同时引入关键人物权重,进一步提高推荐系统的准确性。
[Abstract]:The traditional collaborative filtering recommendation algorithm calculates user similarity according to common score items, and then produces recommendation items. However, with the increasing number of users and products, the number of items that users score together will be less and less, so the traditional collaborative filtering recommendation algorithm will be more and more inaccurate to measure the similarity between users. This affects the performance of the recommendation system. To solve this problem, this paper improves the calculation method of user similarity, puts forward the concepts of direct similarity and indirect similarity, and introduces the weight of key person to further improve the accuracy of recommendation system.
【作者单位】： 河北农业大学信息科学与技术学院;
【基金】：保定市科学技术研究与发展指导计划项目“基于协同过滤的农业信息推荐系统的研究与开发”(项目编号:14ZN019);“农网中工控网络信息安全攻击监测方法的研究”(项目编号:14ZS005) 河北农业大学校基金“基于智能手机的三农科技信息服务体系的关键技术研究”(项目编号:LG201308)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2088098