基于项目候选集的协同过滤算法

发布时间：2017-09-17 10:26

  本文关键词：基于项目候选集的协同过滤算法

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【摘要】：针对协同推荐技术中的数据稀疏性等问题,提出了一种新颖的协同过滤算法。该算法在用户相似的协同过滤基础之上,引入用户之间的非对称影响度和支持度,提出项目候选集的概念。并且,该算法利用项目信息熵对未评分项目集合进行二次修正,得到候选项目集合,进而提高算法的准确率。基于Movie Lens和Netflix数据集的实验表明,相比目前多个比较流行的算法,该算法在推荐结果的准确率、召回率和F_1值上都具有较大的优势,有效地降低了用户评分稀疏性问题带来的负面影响,显著提高了推荐系统的推荐质量。
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;广州市本真网络科技有限公司;
【关键词】： 协同过滤 候选集 非对称性 推荐系统 支持度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61300107) 广东省自然科学基金资助项目(S2012010010212) 广州市科技计划资助项目(201504301341059,201505031501397)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 推荐系统是为满足电子商务发展和解决网络信息超载而产生的,已在电子商务、社交网络、视频播放等领域得到广泛应用和发展[1]。应用于推荐系统的算法主要分三类,即基于内容的过滤推荐算法、协同过滤推荐算法及混合推荐算法[2]。当今,很多学者注重于把传统的协同过滤算法与其他

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6 高e，

本文编号：868877