基于评分预测的协同过滤推荐算法

发布时间：2017-11-04 20:04

  本文关键词：基于评分预测的协同过滤推荐算法

  更多相关文章： 推荐系统 协同过滤 相似性 召回率 准确率

【摘要】：传统的基于评分预测的协同过滤算法在计算用户之间相似性时只针对用户共同评过分的物品计算评分差异,然而由于不同用户共同评分的物品数目不同,使得计算标准不统一,从而导致推荐质量不理想。本文在传统算法的基础上进行改进,新算法在计算相似性的时候一方面考虑了用户共同评分的物品数,另一方面还考虑了物品的热门程度对用户相似性计算的影响。实验结果表明,新算法在推荐准确率和召回率上都比传统算法提高了1倍以上。研究还发现在算法中使用Pearson相关系数明显好于使用欧氏距离作相似性度量标准得到的推荐效果。
【作者单位】： 绍兴文理学院计算机科学与工程系;贵阳学院数学与信息科学学院;湖南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11247286)资助项目 贵州省自然科学基金(黔科合J字LGK[2013]53号,黔科合LH字[2014]7210号,黔科合LH字[2015]7294号)资助项目 贵州省教育厅"网络信息科学"创新团队资助项目
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 引言随着互联网技术的进步,过去很多只能在线下发生的行为都可以在线上进行,一旦这些行为在线上发生,便被系统记录下来,这使得互联网收集了大量人类活动的历史数据[1-2]。合理地利用这些历史数据可以给人们的生活和工作带来极大的便利,推荐系统就是在这个背景下诞生的。当前很

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8 高e，

本文编号：1140896