基于协同过滤的美食推荐算法

发布时间：2018-06-30 21:53

  本文选题：推荐系统 + 美食推荐　； 参考：《计算机应用研究》2017年07期

【摘要】：为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理,减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性,在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度,进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明,提出的改进算法比传统算法有更高的准确率,并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法,都有利于提高推荐准确率的重要结论。
[Abstract]:In order to solve the problem of data sparsity in the traditional user-based collaborative filtering algorithm and improve the accuracy of recommendation, the improved algorithm is improved and applied to the field of food recommendation. The method of mean centralization is used to process the experimental data to reduce the recommendation error caused by the difference of individual scoring habits. By using the improved null value filling method to reduce the sparsity of the score matrix, the forgetting function and the trust degree between the users are introduced in the similarity calculation, which further improves the accuracy of the recommendation system. Experiments show that the proposed improved algorithm has higher accuracy than the traditional algorithm, and it is concluded that other factors other than users and items are taken into account in the process of recommendation and different algorithms are adopted for different data information. Both are helpful to improve the recommendation accuracy of the important conclusions.
【作者单位】： 天津科技大学计算机科学与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272509,61402331,61402332)
【分类号】：TP391.3

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8 高e，

本文编号：2086970