结合类别偏好信息的item-based协同过滤算法

发布时间：2017-10-05 11:09

  本文关键词：结合类别偏好信息的item-based协同过滤算法

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【摘要】：传统的基于项目的协同过滤算法离线计算项目相似性,提高了在线推荐速度,但该算法仍然不能解决数据稀疏性所带来的问题,计算出的项目相似性准确度较差,影响了推荐质量。针对这一问题,提出了一种结合类别偏好信息的协同过滤算法。定义了类别偏好相似性,采用类别偏好相似性方法为目标项目找出一组类别偏好相似的候选邻居,在候选邻居中搜寻最近邻,排除了与目标项目共同评分较少项目的干扰,从整体上提高了最近邻搜寻的准确性。在Movie Lens数据集上进行了实验,实验结果表明,新算法的推荐质量较传统的基于项目的协同过滤算法有显著提高。
【作者单位】： 上海电力学院经济与管理学院;浙江师范大学经济与管理学院;
【关键词】： 推荐系统 协同过滤 类别偏好 相似性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71201145) 上海市教育委员会科研创新资助项目(15ZS064) 上海电力学院科研基金资助项目(K2014-037) 上海高校青年教师培养资助计划(zzsdl15115)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言推荐系统(recommender system)根据用户的偏好向用户提供个性化的信息、商品和服务的推荐,帮助用户解决信息超载(information overload)问题带来的困扰。随着互联网上信息的增长和用户个性化需求的提高,推荐系统的应用日益广泛,成为电子商务、社会网络、视频/音乐点播等

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本文编号：976443