一种改进的协同过滤推荐算法

发布时间：2019-01-06 20:13

【摘要】：针对User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法的不足,提出了一种改进的推荐算法。该算法融合User-based协同过滤推荐和Item-based协同过滤推荐算法思想,通过形成项目相似集来填充用户评分矩阵,并利用高评分阈值来计算用户相似性,有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和实时性。实验结果表明,该算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。
[Abstract]:An improved recommendation algorithm for User-based collaborative filtering recommendation and Item-based collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The algorithm combines the ideas of User-based collaborative filtering recommendation and Item-based collaborative filtering recommendation algorithm, fills the user score matrix by forming item similarity set, and calculates user similarity by using high scoring threshold. The data sparsity and real-time of the traditional collaborative filtering recommendation algorithm are improved effectively. Experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the recommendation quality of the recommendation system.
【作者单位】： 烟台职业学院信息工程系;浙江大学计算机科学与技术学院;武汉理工大学经济学院;
【基金】：国家科技支撑计划基金资助项目(2008BAH21B03) 山东省教育厅职成教育科研“十一五”规划基金资助项目(2010ZCJ104)
【分类号】：TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2403271