用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法

发布时间：2018-04-22 19:13

  本文选题：协同过滤 + 相似度　； 参考：《计算机应用研究》2016年12期

【摘要】：针对现有的基于KNN近邻协同过滤技术,在选择最近邻居时过于依赖评分相似度的问题,提出了一种用户属性加权活跃近邻的协同过滤算法。首先,通过引入用户特征属性并融合最小权重相似度,根据所得的最终相似度生成目标用户的KNN近邻集。然后,从对目标项目已有反馈信息的用户中生成目标项目的活跃用户子群体,并筛选出KNN近邻集中的活跃用户子群体作为目标用户的活跃近邻集,最终产生评分预测。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能有效地提高推荐算法的推荐准确度,具有更好的稳定性。
[Abstract]:Aiming at the existing cooperative filtering technology based on KNN nearest neighbor and relying too much on score similarity in selecting nearest neighbor, a collaborative filtering algorithm with weighted active nearest neighbor for user attributes is proposed. Firstly, the KNN nearest neighbor set of the target user is generated according to the final similarity by introducing the user characteristic attribute and merging the minimum weight similarity. Then, the active user subgroup of the target item is generated from the users who have feedback information on the target item, and the active user subgroup in the KNN nearest neighbor set is selected as the active nearest neighbor set of the target user, and finally the score prediction is generated. Experimental results on open datasets show that the proposed algorithm can effectively improve the recommendation accuracy and has better stability.
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71462018) 江西省研究生创新专项基金资助项目(YC2014-S371)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1788539