基于用户概要扩展的协同过滤算法

发布时间：2018-05-06 05:07

  本文选题：个性化推荐 + 协同过滤　； 参考：《计算机应用研究》2017年05期

【摘要】：针对协同过滤算法中的新用户冷启动问题,提出了基于用户概要扩展的协同过滤算法(EUPCF)。算法采用一种新的加权朴素贝叶斯方法对新用户的概要进行局部扩展,然后使用扩展后的概要为新用户进行预测推荐,为预测项目提供更多近邻项目。新的加权朴素贝叶斯方法为每个条件属性独立计算后验概率,避免了传统方法中联合分布先验概率对数据稀疏度的敏感性问题,提高了扩展的准确度。Movie Lens数据集实验表明,新算法拥有良好的预测准确度,同时,不会对推荐的实时性产生较大影响。
[Abstract]:Aiming at the cold start problem of new users in collaborative filtering algorithm, a collaborative filtering algorithm based on user profile extension is proposed. The algorithm uses a new weighted naive Bayes method to locally extend the profile of the new user, and then uses the extended profile to make prediction recommendations for the new user, thus providing more nearest neighbor items for the prediction project. The new weighted naive Bayes method calculates the posteriori probability independently for each conditional attribute, avoids the sensitivity of the joint distributed priori probability to the data sparsity in the traditional method, and improves the extended accuracy of .Movie Lens dataset experiment. The new algorithm has good prediction accuracy and will not have a great impact on the real-time performance of the recommendation.
【作者单位】： 河南师范大学教育学院;
【基金】：河南省高等学校重点科研项目(15A880011,15A880010) 河南师范大学博士启动课题(qd14191)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1850904