基于信息熵的协同过滤算法

发布时间：2018-01-16 16:37

  本文关键词：基于信息熵的协同过滤算法　出处：《山东大学学报(工学版)》2016年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对用户评分数据的稀疏性制约着系统的推荐质量的问题,提出了一种基于信息熵的协同过滤算法。首先定义了用户信息熵以反映用户评分分布和倾向程度;然后,利用大间隔的方法计算目标用户与其他用户的间隔距离,结合目标用户的信息熵,得到目标用户的近邻选择范围;最后,同时考虑用户的信息熵和用户间的相似性大小得到目标用户的近邻集合,以降低数据稀疏性对推荐结果的影响。试验结果表明:基于信息熵的协同过滤算法能够有效地提高推荐质量。
[Abstract]:Aiming at the problem that the sparsity of user rating data restricts the recommendation quality of the system, a collaborative filtering algorithm based on information entropy is proposed. Firstly, user information entropy is defined to reflect the distribution and tendency of user rating. Then, the distance between the target user and other users is calculated by using the method of large interval, and the nearest neighbor selection range of the target user is obtained by combining the information entropy of the target user. Finally, the nearest neighbor set of the target user is obtained by considering the information entropy of the user and the similarity between the users at the same time. The experimental results show that the collaborative filtering algorithm based on information entropy can effectively improve the quality of recommendation.
【作者单位】： 闽南师范大学计算机学院;安徽理工大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61303131;61379021) 福建省自然科学基金资助项目(2013J01028) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(13YJCZH077) 福建省高校杰出青年科研人才培养计划资助项目(JA14192)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言随着互联网技术和信息技术的迅猛发展,互联网上的信息量急剧上升,用户快速搜到所需要的信息日益困难。推荐系统能够解决大数据环境下的信息过载问题,成为社交网络、电子商务、音乐点播等WEB2.0服务的核心技术[1-2]。协同过滤是推荐系统中一种热门的推荐技术,其基本思想是

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5 高e，

本文编号：1433956