基于改进相似性度量的项目协同过滤推荐算法
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional collaborative filtering recommendation algorithm has a poor effect on cold start, a project collaborative filtering recommendation algorithm (ICF_IPSS) based on item similarity measurement method (IPSS) is proposed, the core of which is a new project similarity measurement method. The method consists of two parts: score similarity and structural similarity: the score similarity part fully considers the difference between the two items, the difference between the item score and the median score, and the difference between the item score and other average scores; The structural similarity part defines the proportion of common scoring items to all items and penalizes the inverse item frequency (IIF) coefficient of active users. The accuracy of the algorithm is tested under Movie Lens and Jester data sets. Under the Movie Lens dataset, When the number of nearest neighbors is 10:00, the average absolute deviation (MAE) and root mean square error (RMSE) are 3.06% and 1.20% lower than those of the ICF_JMSD algorithm based on Jaccard coefficient, respectively, and the accuracy and call rate of ICFIPSS are lower when the number of recommended items is 10:00. The return rate was 67.79% and 67.86% higher than that of ICF_JMSD, respectively. The experimental results show that the project collaborative filtering algorithm based on IPSS is superior to the item cooperative filtering algorithm based on traditional similarity measure in prediction accuracy and classification accuracy, such as ICF_JMSD, etc.
【作者单位】: 东北农业大学工程学院;东北农业大学理学院;
【基金】:公益性行业(农业)科研专项二级任务(201503116-04-06) 黑龙江省博士后基金资助项目(LBH-Z15020) 国家科技支撑计划专题任务(2014BAD12B01-1-3) 农业部农业水资源高效利用重点实验室开放基金资助项目(2015004) 黑龙江省哲学社会科学研究规划年度项目(16YB17)~~
【分类号】:TP391.3
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4 梁莘q,
本文编号:2139467
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