基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法

发布时间：2017-09-12 05:08

  本文关键词：基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法

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【摘要】：传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域,但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题,造成算法的推荐质量较差。对此,提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF(attributes and interests collaborative filtering)。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的Slope One算法填充用户—项目评分矩阵,然后计算基于隐性标签的用户兴趣相似度。最后基于两种相似度的组合进行推荐。实验结果表明,AICF算法不仅明显提高了推荐结果的准确性,同时也改善了用户冷启动和数据稀疏性问题。
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 协同过滤 冷启动 数据稀疏性 用户多属性 隐性标签
【基金】：河南省科技攻关资助项目(142402210435) 河南省高等学校矿山信息化重点学科开放基金资助项目(ky2012-02)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言信息技术和互联网的快速发展,使人们从信息匮乏的时代步入信息过载的时代。推荐系统便应运而生。推荐系统的基本任务是联系用户和物品,解决信息过载问题。在电子商务、音乐、社交网络、阅读、电影和视频、广告、基于位置的服务和个性化邮件等众多领域得到广泛应用[1]。推

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6 高e，

本文编号：835254