一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法

发布时间：2019-01-23 08:35

【摘要】：协同过滤作为目前应用最成功的个性化推荐技术,在电子商务、社交网络等领域得到了广泛应用。然而,当此类算法应用到个性化医疗推荐领域时,由于个人医疗行为本身的复杂性和多样性,出现了推荐准确率下降的问题。针对这一问题,提出一种融合多种用户行为的协同过滤推荐算法,使用权重因子来综合衡量不同用户行为对推荐质量的影响,并引入重合依赖度的概念来修正传统的相似度度量方法。在收集的Top-md数据集上的实验结果表明,该算法能够全方位表达用户的就医偏好和意愿,有效提高个性化医疗推荐系统的推荐质量。
[Abstract]:Collaborative filtering, as the most successful personalized recommendation technology, has been widely used in electronic commerce, social networks and other fields. However, when this algorithm is applied to the field of personalized medical recommendation, due to the complexity and diversity of individual medical behavior, the recommendation accuracy rate drops. In order to solve this problem, a collaborative filtering recommendation algorithm combining multiple user behaviors is proposed. The weight factor is used to synthetically measure the influence of different user behaviors on recommendation quality. The concept of coincidence dependency is introduced to modify the traditional similarity measurement method. The experimental results on the collected Top-md datasets show that the proposed algorithm can fully express users' preference and willingness to seek medical treatment and effectively improve the recommendation quality of personalized medical recommendation system.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;郑州大学信息网络省重点开放实验室;河南工业大学信息科学与工程学院;中原工学院计算机学院;
【基金】：教育部博士点专项科研基金(20114101110007) 河南省创新人才项目(2011HASTIT003) 河南省科研重点项目(13A520562) 河南省高等学校重点科研项目(15A520028) 河南省基础与前沿技术研究项目(152300410047)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2413639