利用模糊分块改进协同过滤的扩展性和准确性

发布时间：2019-03-13 09:44

【摘要】：项目的协同过滤方法利用项目之间相似性预测用户对项目的评分,但相似项的选择面临可扩展性和准确性的问题.为此,提出分布式协同过滤方法,利用模糊分块技术将项目集分成若干块,然后仅在各块内比较项目的相似性.通过裁剪相似关系图进一步改善效率,从图中去除不可能相似的项目之间的边.最后,利用图的分区技术,将相似关系图分割为若干较小的区,在各分区上并行计算项目的相似度.实验结果表明,该方法能改善推荐系统的准确性和可扩展性.
[Abstract]:The collaborative filtering method makes use of the similarity between projects to predict the user's rating to the project, but the choice of similar items is faced with the problem of scalability and accuracy. In this paper, a distributed collaborative filtering method is proposed, in which the fuzzy block technique is used to divide the item set into several blocks, and then the similarity of the project is compared only within each block. Further improve efficiency by trimming similarity diagrams to remove edges between items that are unlikely to be similar. Finally, the similarity relation graph is divided into several smaller regions by using the partition technique of the graph, and the similarity of the project is computed in parallel on each partition. The experimental results show that the proposed method can improve the accuracy and scalability of the recommendation system.
【作者单位】： 南京邮电大学信息网络技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003237)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2439284