基于多方面评分的景点协同推荐算法

发布时间：2017-09-21 00:16

  本文关键词：基于多方面评分的景点协同推荐算法

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【摘要】：针对传统的协同过滤(collaborative filtering,CF)推荐模型中利用单一的总体评分进行相似性计算,但总体评分不能准确反映用户对物品喜好的问题,提出基于多方面评分的景点协同推荐算法。该算法综合利用用户对景点在景色、趣味性、性价比三个方面的评分计算用户或景点之间的相似性,进而计算目标用户对目标景点的总体评分。试验结果表明:在相似性计算中引入景点在这三个方面的评分信息后,推荐结果的均方根误差、平均绝对误差、覆盖率、准确率和F-度量指标都得到了改善。
【作者单位】： 桂林电子科技大学计算机信息与安全学院;广西可信软件重点实验室;
【关键词】： 景点推荐 协同推荐 多方面评分 评分预测 相似性度量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363029) 广西科学研究与技术开发资助项目(桂科攻14124005-2-1) 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118395) 广西高校图像图形智能处理重点实验室课题资助项目(GIIP201505)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20161214.1043.002.html0引言“互联网+”使在线旅游业发展加速,人们登陆旅游网站查看景点信息,浏览其他用户对景点的评分、上传的照片或者游记等信息,这极大地方便和丰富了用户对景点的选择。但是,在线旅游业的飞速

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本文编号：891247