基于满意区间的协同过滤推荐算法

发布时间：2018-04-08 09:35

  本文选题：推荐系统　切入点：协同过滤　出处：《计算机应用研究》2017年08期

【摘要】：针对传统协同过滤算法中用户的个性化评价标准导致评分值不能合理地表达用户对项目的偏好程度问题,提出满意区间的概念,并设计了一种协同过滤推荐算法。该算法首先根据用户各评分值的使用概率建立其与满意区间的映射关系,然后利用满意区间的期望与标准差计算用户间的相似度,最后计算用户对项目的满意度并根据该满意度预测评分值。实验结果表明,该算法能有效地解决用户的个性化评价标准问题,提高推荐准确率。
[Abstract]:Aiming at the problem that the user's individualized evaluation standard in traditional collaborative filtering algorithm can not reasonably express the user's preference to items, the concept of satisfactory interval is proposed, and a collaborative filtering recommendation algorithm is designed.The algorithm firstly establishes the mapping relationship between the user and the satisfactory interval according to the usage probability of each score, and then calculates the similarity between the users by using the expectation and standard deviation of the satisfactory interval.Finally, the user's satisfaction with the project is calculated and the score is predicted according to the satisfaction.The experimental results show that the algorithm can effectively solve the user's personalized evaluation standard problem and improve the recommendation accuracy.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家“863”计划资助项目(2014AA01A704) 国家自然科学基金资助项目(61572520)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1721036