基于用户评分和项目类偏好的协同过滤推荐算法

发布时间：2017-09-26 20:45

  本文关键词：基于用户评分和项目类偏好的协同过滤推荐算法

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【摘要】：协同过滤(Collaborative Filtering)算法一般采用Pearson相关系数、索伦森指数等方法衡量用户之间的相似性。但是,这些方法难以区分个人的习惯和偏好,以至于计算结果准确度低、区分度差。因此提出从评分差异、评分偏好、置信度3个方面衡量用户的评分相似性,结合项目类偏好去衡量用户相似性。真实数据集上的测试结果显示,改进后的算法比传统度量方法获取到的平均绝对误差(MAE)值更小,能够有效地提高推荐质量。
【作者单位】： 西安交通大学软件学院;上海计算机软件技术开发中心;上海市计算机软件评测重点实验室;
【关键词】： 协同过滤 评分相似性 项目类偏好 个性化推荐技术
【基金】：上海市科研计划项目(15511101503) 张江重点专项(201505-PD-LG-C104-008) 上海市科技人才计划项目(16XD1421500)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 3.上海市计算机软件评测重点实验室,上海201112)0引言随着个性化推荐技术的迅速发展,个性化推荐不仅为电子商务带来了巨大的商业价值,也为人们的社会生活提供了极大便利[1],具有高效、准确、个性化等特征。作为现有推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,基于协同过滤的推荐技术

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本文编号：925668